ImageCollection
คือกองหรือลำดับรูปภาพ คุณสามารถโหลด ImageCollection
ได้โดยวางรหัสเนื้อหา Earth Engine ลงในคอนสตรัคเตอร์ ImageCollection
คุณจะดูรหัส ImageCollection
ได้ในส่วนแคตตาล็อกข้อมูล ตัวอย่างเช่น หากต้องการโหลดคอลเล็กชันการสะท้อนแสงพื้นผิวของ Sentinel-2 ให้ทำดังนี้
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
var sentinelCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
sentinel_collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
คอลเล็กชันนี้มีภาพ Sentinel-2 ทั้งหมดในแคตตาล็อกสาธารณะ มีมาก โดยปกติแล้ว คุณจะต้องกรองคอลเล็กชันตามที่แสดงที่นี่หรือที่นี่
นอกจากการโหลด ImageCollection
โดยใช้รหัสคอลเล็กชัน Earth Engine แล้ว Earth Engine ยังมีวิธีการสร้างคอลเล็กชันรูปภาพด้วย ตัวสร้างคอนสตรัคเตอร์ ee.ImageCollection()
หรือเมธอดที่สะดวก ee.ImageCollection.fromImages()
จะสร้างคอลเล็กชันรูปภาพจากรายการรูปภาพ นอกจากนี้ คุณยังสร้างคอลเล็กชันรูปภาพใหม่โดยการผสานคอลเล็กชันที่มีอยู่ได้ด้วย
เช่น
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// Create arbitrary constant images. var constant1 = ee.Image(1); var constant2 = ee.Image(2); // Create a collection by giving a list to the constructor. var collectionFromConstructor = ee.ImageCollection([constant1, constant2]); print('collectionFromConstructor: ', collectionFromConstructor); // Create a collection with fromImages(). var collectionFromImages = ee.ImageCollection.fromImages( [ee.Image(3), ee.Image(4)]); print('collectionFromImages: ', collectionFromImages); // Merge two collections. var mergedCollection = collectionFromConstructor.merge(collectionFromImages); print('mergedCollection: ', mergedCollection); // Create a toy FeatureCollection var features = ee.FeatureCollection( [ee.Feature(null, {foo: 1}), ee.Feature(null, {foo: 2})]); // Create an ImageCollection from the FeatureCollection // by mapping a function over the FeatureCollection. var images = features.map(function(feature) { return ee.Image(ee.Number(feature.get('foo'))); }); // Print the resultant collection. print('Image collection: ', images);
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Create arbitrary constant images. constant_1 = ee.Image(1) constant_2 = ee.Image(2) # Create a collection by giving a list to the constructor. collection_from_constructor = ee.ImageCollection([constant_1, constant_2]) display('Collection from constructor:', collection_from_constructor) # Create a collection with fromImages(). collection_from_images = ee.ImageCollection.fromImages( [ee.Image(3), ee.Image(4)] ) display('Collection from images:', collection_from_images) # Merge two collections. merged_collection = collection_from_constructor.merge(collection_from_images) display('Merged collection:', merged_collection) # Create a toy FeatureCollection features = ee.FeatureCollection( [ee.Feature(None, {'foo': 1}), ee.Feature(None, {'foo': 2})] ) # Create an ImageCollection from the FeatureCollection # by mapping a function over the FeatureCollection. images = features.map(lambda feature: ee.Image(ee.Number(feature.get('foo')))) # Display the resultant collection. display('Image collection:', images)
โปรดทราบว่าในตัวอย่างนี้ ImageCollection
สร้างขึ้นโดยการแมปฟังก์ชันที่แสดงผล Image
บน FeatureCollection
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการแมปได้ในส่วนการแมปใน ImageCollection
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคอลเล็กชันองค์ประกอบจากส่วน FeatureCollection
นอกจากนี้ คุณยังสร้าง ImageCollection
จาก GeoTiff ใน Cloud Storage ได้ด้วย เช่น
เครื่องมือแก้ไขโค้ด (JavaScript)
// All the GeoTiffs are in this folder. var uriBase = 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/'; // List of URIs, one for each band. var uris = ee.List([ uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B2.TIF', uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B3.TIF', uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B4.TIF', uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF', ]); // Make a collection from the list of images. var images = uris.map(ee.Image.loadGeoTIFF); var collection = ee.ImageCollection(images); // Get an RGB image from the collection of bands. var rgb = collection.toBands().rename(['B2', 'B3', 'B4', 'B5']); Map.centerObject(rgb); Map.addLayer(rgb, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 20000}, 'rgb');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# All the GeoTiffs are in this folder. uri_base = ( 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/' ) # List of URIs, one for each band. uris = ee.List([ uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B2.TIF', uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B3.TIF', uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B4.TIF', uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF', ]) # Make a collection from the list of images. images = uris.map(lambda uri: ee.Image.loadGeoTIFF(uri)) collection = ee.ImageCollection(images) # Get an RGB image from the collection of bands. rgb = collection.toBands().rename(['B2', 'B3', 'B4', 'B5']) m = geemap.Map() m.center_object(rgb) m.add_layer(rgb, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 20000}, 'rgb') m
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการโหลดรูปภาพจาก GeoTIFF ของ Cloud