ImageCollection
, bir resim grubu veya dizisidir.
Koleksiyon kimliğinden oluşturma
ImageCollection
bir Earth Engine öğe kimliği ImageCollection
oluşturucusuna yapıştırılarak yüklenebilir. ImageCollection
kimliklerini veri kataloğunda bulabilirsiniz. Örneğin, Sentinel-2 yüzey yansıması koleksiyonunu yüklemek için:
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var sentinelCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
sentinel_collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
Bu koleksiyon, herkese açık katalogdaki tüm Sentinel-2 görüntülerini içerir. Çok fazla var. Genellikle koleksiyonu burada veya burada gösterildiği gibi filtrelemek istersiniz.
Bir resim listesinden oluşturma
Oluşturucu ee.ImageCollection()
veya kolaylık yöntemi ee.ImageCollection.fromImages()
, resim listelerinden resim koleksiyonları oluşturur. Mevcut koleksiyonları birleştirerek de yeni resim koleksiyonları oluşturabilirsiniz. Örneğin:
Kod Düzenleyici (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)
Bu örnekte, FeatureCollection
üzerinde Image
döndüren bir işlevin eşlenmesiyle ImageCollection
oluşturulduğunu unutmayın. Bir ImageCollection üzerinde eşleme bölümünde eşleme hakkında daha fazla bilgi edinin. FeatureCollection bölümü
COG listesinden oluşturma
Cloud Storage'daki GeoTiff'lerden ImageCollection
oluşturun.
Örneğin:
Kod Düzenleyici (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
Cloud GeoTiff'lerden resim yükleme hakkında daha fazla bilgi edinin.
Zarr v2 dizisinden oluşturma
Daha yüksek bir boyut boyunca görüntü dilimleri alarak Cloud Storage'daki bir Zarr v2 dizisinden ImageCollection
oluşturun.
Örneğin:
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var timeStart = 1000000; var timeEnd = 1000048; var zarrV2ArrayImages = ee.ImageCollection.loadZarrV2Array({ uri: 'gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3/evaporation/.zarray', proj: 'EPSG:4326', axis: 0, starts: [timeStart], ends: [timeEnd] }); print(zarrV2ArrayImages); Map.addLayer(zarrV2ArrayImages, {min: -0.0001, max: 0.00005}, 'Evaporation');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
time_start = 1000000 time_end = 1000048 zarr_v2_array_images = ee.ImageCollection.loadZarrV2Array( uri='gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3/evaporation/.zarray', proj='EPSG:4326', axis=0, starts=[time_start], ends=[time_end], ) display(zarr_v2_array_images) m = geemap.Map() m.add_layer( zarr_v2_array_images, {'min': -0.0001, 'max': 0.00005}, 'Evaporation' ) m