Informations et métadonnées sur ImageCollection

Comme pour Images, il existe plusieurs façons d'obtenir des informations sur un ImageCollection. La collection peut être imprimée directement dans la console, mais l'impression de la console est limitée à 5 000 éléments. Les collections de plus de 5 000 images doivent être filtrées avant l'impression. L'impression d'une grande collection sera donc plus lente. L'exemple suivant présente différentes manières d'obtenir des informations sur les collections d'images de manière programmatique:

Éditeur de code (JavaScript)

// Load a Landsat 8 ImageCollection for a single path-row.
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))
    .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))
    .filterDate('2014-03-01', '2014-08-01');
print('Collection: ', collection);

// Get the number of images.
var count = collection.size();
print('Count: ', count);

// Get the date range of images in the collection.
var range = collection.reduceColumns(ee.Reducer.minMax(), ['system:time_start'])
print('Date range: ', ee.Date(range.get('min')), ee.Date(range.get('max')))

// Get statistics for a property of the images in the collection.
var sunStats = collection.aggregate_stats('SUN_ELEVATION');
print('Sun elevation statistics: ', sunStats);

// Sort by a cloud cover property, get the least cloudy image.
var image = ee.Image(collection.sort('CLOUD_COVER').first());
print('Least cloudy image: ', image);

// Limit the collection to the 10 most recent images.
var recent = collection.sort('system:time_start', false).limit(10);
print('Recent images: ', recent);

Configuration de Python

Consultez la page Environnement Python pour en savoir plus sur l'API Python et l'utilisation de geemap pour le développement interactif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a Landsat 8 ImageCollection for a single path-row.
collection = (
    ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))
    .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))
    .filterDate('2014-03-01', '2014-08-01')
)
display('Collection:', collection)

# Get the number of images.
count = collection.size()
display('Count:', count)

# Get the date range of images in the collection.
range = collection.reduceColumns(ee.Reducer.minMax(), ['system:time_start'])
display('Date range:', ee.Date(range.get('min')), ee.Date(range.get('max')))

# Get statistics for a property of the images in the collection.
sun_stats = collection.aggregate_stats('SUN_ELEVATION')
display('Sun elevation statistics:', sun_stats)

# Sort by a cloud cover property, get the least cloudy image.
image = ee.Image(collection.sort('CLOUD_COVER').first())
display('Least cloudy image:', image)

# Limit the collection to the 10 most recent images.
recent = collection.sort('system:time_start', False).limit(10)
display('Recent images:', recent)