הודעה: כל הפרויקטים הלא מסחריים שנרשמו לשימוש ב-Earth Engine לפני 15 באפריל 2025 חייבים לעבור אימות של הזכאות לשימוש לא מסחרי כדי לשמור על הגישה ל-Earth Engine.

דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

איטרציה על ImageCollection

פונקציית map() מחילה פונקציה על כל תמונה באוסף, אבל הפונקציה מבקרת בכל תמונה באוסף בנפרד. לדוגמה, נניח שרוצים לחשב חריגה מצטברת (A_t) בזמן t מסדרת זמן. כדי לקבל סדרה שהוגדרה באופן רפלקסיבי מהצורה A_t = f(Image_t, A_t-1), המיפוי לא יפעל כי הפונקציה (f) תלויה בתוצאה הקודמת (A_t-1). לדוגמה, נניח שרוצים לחשב סדרה של תמונות חריגות מצטברות של אינדקס הפרש מנורמל של צמחייה (NDVI) ביחס לקו בסיס. נניח ש-A₀ = 0 וגם f(Image_t, A_t-1) = Image_t + A_t-1 כאשר A_t-1 היא החריגה המצטברת עד לזמן t-1 וגם Image_t היא החריגה בזמן t. משתמשים ב-imageCollection.iterate() כדי ליצור את ImageCollection שמוגדר באופן רקורסיבי. בדוגמה הבאה, הפונקציה accumulate() מקבלת שני פרמטרים: תמונה בקולקציה ורשימה של כל הפלטים הקודמים. בכל קריאה ל-iterate(), החריגה מתווספת לסכום המצטבר והתוצאה מתווספת לרשימה. התוצאה הסופית מועברת למבנה ImageCollection כדי לקבל רצף חדש של תמונות:

Code Editor‏ (JavaScript)

// Load MODIS EVI imagery.
var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1').select('EVI');

// Define reference conditions from the first 10 years of data.
var reference = collection.filterDate('2001-01-01', '2010-12-31')
  // Sort chronologically in descending order.
  .sort('system:time_start', false);

// Compute the mean of the first 10 years.
var mean = reference.mean();

// Compute anomalies by subtracting the 2001-2010 mean from each image in a
// collection of 2011-2014 images. Copy the date metadata over to the
// computed anomaly images in the new collection.
var series = collection.filterDate('2011-01-01', '2014-12-31').map(function(image) {
    return image.subtract(mean).set('system:time_start', image.get('system:time_start'));
});

// Display cumulative anomalies.
Map.setCenter(-100.811, 40.2, 5);
Map.addLayer(series.sum(),
    {min: -60000, max: 60000, palette: ['FF0000', '000000', '00FF00']}, 'EVI anomaly');

// Get the timestamp from the most recent image in the reference collection.
var time0 = reference.first().get('system:time_start');

// Use imageCollection.iterate() to make a collection of cumulative anomaly over time.
// The initial value for iterate() is a list of anomaly images already processed.
// The first anomaly image in the list is just 0, with the time0 timestamp.
var first = ee.List([
  // Rename the first band 'EVI'.
  ee.Image(0).set('system:time_start', time0).select([0], ['EVI'])
]);

// This is a function to pass to Iterate().
// As anomaly images are computed, add them to the list.
var accumulate = function(image, list) {
  // Get the latest cumulative anomaly image from the end of the list with
  // get(-1).  Since the type of the list argument to the function is unknown,
  // it needs to be cast to a List.  Since the return type of get() is unknown,
  // cast it to Image.
  var previous = ee.Image(ee.List(list).get(-1));
  // Add the current anomaly to make a new cumulative anomaly image.
  var added = image.add(previous)
    // Propagate metadata to the new image.
    .set('system:time_start', image.get('system:time_start'));
  // Return the list with the cumulative anomaly inserted.
  return ee.List(list).add(added);
};

// Create an ImageCollection of cumulative anomaly images by iterating.
// Since the return type of iterate is unknown, it needs to be cast to a List.
var cumulative = ee.ImageCollection(ee.List(series.iterate(accumulate, first)));

// Predefine the chart titles.
var title = {
  title: 'Cumulative EVI anomaly over time',
  hAxis: {title: 'Time'},
  vAxis: {title: 'Cumulative EVI anomaly'},
};

// Chart some interesting locations.
var pt1 = ee.Geometry.Point(-65.544, -4.894);
print('Amazon rainforest:',
    ui.Chart.image.series(
      cumulative, pt1, ee.Reducer.first(), 500).setOptions(title));

var pt2 = ee.Geometry.Point(116.4647, 40.1054);
print('Beijing urbanization:',
    ui.Chart.image.series(
      cumulative, pt2, ee.Reducer.first(), 500).setOptions(title));

var pt3 = ee.Geometry.Point(-110.3412, 34.1982);
print('Arizona forest disturbance and recovery:',
    ui.Chart.image.series(
      cumulative, pt3, ee.Reducer.first(), 500).setOptions(title));

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

import altair as alt
# Load MODIS EVI imagery.
collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1').select('EVI')

# Define reference conditions from the first 10 years of data.
reference = collection.filterDate('2001-01-01', '2010-12-31').sort(
    # Sort chronologically in descending order.
    'system:time_start',
    False,
)

# Compute the mean of the first 10 years.
mean = reference.mean()

# Compute anomalies by subtracting the 2001-2010 mean from each image in a
# collection of 2011-2014 images. Copy the date metadata over to the
# computed anomaly images in the new collection.
series = collection.filterDate('2011-01-01', '2014-12-31').map(
    lambda image: image.subtract(mean).set(
        'system:time_start', image.get('system:time_start')
    )
)

# Display cumulative anomalies.
m = geemap.Map()
m.set_center(-100.811, 40.2, 5)
m.add_layer(
    series.sum(),
    {'min': -60000, 'max': 60000, 'palette': ['FF0000', '000000', '00FF00']},
    'EVI anomaly',
)
display(m)

# Get the timestamp from the most recent image in the reference collection.
time_0 = reference.first().get('system:time_start')

# Use imageCollection.iterate() to make a collection of cumulative anomaly over time.
# The initial value for iterate() is a list of anomaly images already processed.
# The first anomaly image in the list is just 0, with the time_0 timestamp.
first = ee.List([
    # Rename the first band 'EVI'.
    ee.Image(0)
    .set('system:time_start', time_0)
    .select([0], ['EVI'])
])

# This is a function to pass to Iterate().
# As anomaly images are computed, add them to the list.
def accumulate(image, list):
  # Get the latest cumulative anomaly image from the end of the list with
  # get(-1).  Since the type of the list argument to the function is unknown,
  # it needs to be cast to a List.  Since the return type of get() is unknown,
  # cast it to Image.
  previous = ee.Image(ee.List(list).get(-1))
  # Add the current anomaly to make a new cumulative anomaly image.
  added = image.add(previous).set(
      # Propagate metadata to the new image.
      'system:time_start',
      image.get('system:time_start'),
  )
  # Return the list with the cumulative anomaly inserted.
  return ee.List(list).add(added)

# Create an ImageCollection of cumulative anomaly images by iterating.
# Since the return type of iterate is unknown, it needs to be cast to a List.
cumulative = ee.ImageCollection(ee.List(series.iterate(accumulate, first)))

# Predefine the chart titles.
title = 'Cumulative EVI anomaly over time'

# Chart some interesting locations.
def display_chart(region, collection):
  reduced = (
      collection.filterBounds(region)
      .sort('system:time_start')
      .map(
          lambda image: ee.Feature(
              None,
              image.reduceRegion(ee.Reducer.first(), region, 500).set(
                  'time', image.get('system:time_start')
              ),
          )
      )
  )
  reduced_dataframe = ee.data.computeFeatures(
      {'expression': reduced, 'fileFormat': 'PANDAS_DATAFRAME'}
  )
  alt.Chart(reduced_dataframe).mark_line().encode(
      alt.X('time:T').title('Time'),
      alt.Y('EVI:Q').title('Cumulative EVI anomaly'),
  ).properties(title=title).display()

pt_1 = ee.Geometry.Point(-65.544, -4.894)
display('Amazon rainforest:')
display_chart(pt_1, cumulative)

pt_2 = ee.Geometry.Point(116.4647, 40.1054)
display('Beijing urbanization:')
display_chart(pt_2, cumulative)

pt_3 = ee.Geometry.Point(-110.3412, 34.1982)
display('Arizona forest disturbance and recovery:')
display_chart(pt_3, cumulative)

הצגת הרצפים האלה בתרשים מאפשרת לראות אם מדד ה-NDVI מתייצב בהשוואה לתנודות קודמות, או אם הוא נמצא במגמה להגיע למצב חדש. מידע נוסף על תרשימים ב-Earth Engine זמין בקטע 'תרשימים'.

הפעולות שהפונקציה המחזורית יכולה לבצע מוגבלות. באופן ספציפי, אי אפשר לשנות משתנים מחוץ לפונקציה, אי אפשר להדפיס שום דבר ואי אפשר להשתמש במשפטי 'if' או 'for' של JavaScript. כל התוצאות שרוצים לאסוף או מידע ביניים שרוצים להעביר לחזרה לחזרה הבאה חייבים להיות בערך המוחזר של הפונקציה. אפשר להשתמש ב-`ee.Algorithms.If()` כדי לבצע פעולות מותנות.

איטרציה על ImageCollection קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

Code Editor‏ (JavaScript)

Colab (Python)

איטרציה על ImageCollection