FeatureCollection の概要

関連する特徴のグループを FeatureCollection に結合して、フィルタリング、並べ替え、レンダリングなどのセット全体に対する追加のオペレーションを有効にできます。特徴コレクションには、単純な特徴（ジオメトリとプロパティ）以外に、他のコレクションを含めることもできます。

FeatureCollection コンストラクタ

FeatureCollection を作成する方法の 1 つは、コンストラクタに対象物のリストを提供することです。特徴が同じジオメトリ タイプや同じプロパティを持つ必要はありません。次に例を示します。

コードエディタ（JavaScript）

// Make a list of Features.
var features = [
  ee.Feature(ee.Geometry.Rectangle(30.01, 59.80, 30.59, 60.15), {name: 'Voronoi'}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point(-73.96, 40.781), {name: 'Thiessen'}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point(6.4806, 50.8012), {name: 'Dirichlet'})
];

// Create a FeatureCollection from the list and print it.
var fromList = ee.FeatureCollection(features);
print(fromList);

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発で geemap を使用する方法については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

# Make a list of Features.
features = [
    ee.Feature(
        ee.Geometry.Rectangle(30.01, 59.80, 30.59, 60.15), {'name': 'Voronoi'}
    ),
    ee.Feature(ee.Geometry.Point(-73.96, 40.781), {'name': 'Thiessen'}),
    ee.Feature(ee.Geometry.Point(6.4806, 50.8012), {'name': 'Dirichlet'}),
]

# Create a FeatureCollection from the list and print it.
from_list = ee.FeatureCollection(features)
display(from_list)

個々のジオメトリを 1 つの Feature の FeatureCollection に変換することもできます。

コードエディタ（JavaScript）

// Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
var fromGeom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225));
print(fromGeom);

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発で geemap を使用する方法については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

# Create a FeatureCollection from a single geometry and print it.
from_geom = ee.FeatureCollection(ee.Geometry.Point(16.37, 48.225))
display(from_geom)

テーブル データセット

Earth Engine には、さまざまなテーブル データセットがホストされています。テーブル データセットを読み込むには、テーブル ID を FeatureCollection コンストラクタに指定します。たとえば、RESOLVE エコリージョン データを読み込むには:

コードエディタ（JavaScript）

var fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017');
Map.setCenter(12.17, 20.96, 3);
Map.addLayer(fc, {}, 'ecoregions');

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発で geemap を使用する方法については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

fc = ee.FeatureCollection('RESOLVE/ECOREGIONS/2017')
m = geemap.Map()
m.set_center(12.17, 20.96, 3)
m.add_layer(fc, {}, 'ecoregions')
display(m)

画像データセットと同様に、テーブル データセットは Earth Engine Data Catalog で検索できます。

ランダム サンプリング

指定したリージョン内のランダムなポイントのコレクションを取得するには、次のコマンドを使用します。

コードエディタ（JavaScript）

// Define an arbitrary region in which to compute random points.
var region = ee.Geometry.Rectangle(-119.224, 34.669, -99.536, 50.064);

// Create 1000 random points in the region.
var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(region);

// Display the points.
Map.centerObject(randomPoints);
Map.addLayer(randomPoints, {}, 'random points');

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発で geemap を使用する方法については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

# Define an arbitrary region in which to compute random points.
region = ee.Geometry.Rectangle(-119.224, 34.669, -99.536, 50.064)

# Create 1000 random points in the region.
random_points = ee.FeatureCollection.randomPoints(region)

# Display the points.
m = geemap.Map()
m.center_object(random_points)
m.add_layer(random_points, {}, 'random points')
display(m)