একটি ইমেজ কালেকশন কমানো

একটি ImageCollection এ ছবি কম্পোজিট করতে, imageCollection.reduce() ব্যবহার করুন। এটি সংগ্রহের সমস্ত চিত্রকে একটি একক চিত্রের সাথে সংমিশ্রিত করবে, উদাহরণস্বরূপ, চিত্রগুলির ন্যূনতম, সর্বোচ্চ, গড় বা আদর্শ বিচ্যুতি। (Reducers সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য Reducers বিভাগটি দেখুন)। উদাহরণস্বরূপ, একটি সংগ্রহ থেকে একটি মধ্যম মানের চিত্র তৈরি করতে:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Load a Landsat 8 collection 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('2014-01-01', '2015-01-01');

// Compute a median image and display.
var median = collection.median();
Map.setCenter(-122.3578, 37.7726, 12);
Map.addLayer(median, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'Median');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

# Load a Landsat 8 collection 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('2014-01-01', '2015-01-01')
)

# Compute a median image and display.
median = collection.median()
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.3578, 37.7726, 12)
m.add_layer(median, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'max': 0.3}, 'Median')
m

আউটপুট চিত্রের প্রতিটি অবস্থানে, প্রতিটি ব্যান্ডে, পিক্সেল মান হল ইনপুট চিত্রের (সংগ্রহের ছবিগুলি) সমস্ত মুখোশহীন পিক্সেলের মধ্যমা। পূর্ববর্তী উদাহরণে, median() নিম্নলিখিত কলের জন্য একটি সুবিধাজনক পদ্ধতি:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// Reduce the collection with a median reducer.
var median = collection.reduce(ee.Reducer.median());

// Display the median image.
Map.addLayer(median,
             {bands: ['B4_median', 'B3_median', 'B2_median'], max: 0.3},
             'Also median');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

# Reduce the collection with a median reducer.
median = collection.reduce(ee.Reducer.median())

# Display the median image.
m.add_layer(
    median,
    {'bands': ['B4_median', 'B3_median', 'B2_median'], 'max': 0.3},
    'Also median',
)
m

নোট করুন যে সুবিধার পদ্ধতির পরিবর্তে reduce() ব্যবহার করার ফলে ব্যান্ডের নামগুলি পৃথক হয়। বিশেষত, ব্যান্ডের নামের সাথে রিডুসারের নাম যুক্ত করা হয়েছে।

reduce() ব্যবহার করে আরও জটিল হ্রাসও সম্ভব। উদাহরণস্বরূপ, একটি সংগ্রহে দীর্ঘমেয়াদী রৈখিক প্রবণতা গণনা করতে, রৈখিক রিগ্রেশন রিডিউসারের একটি ব্যবহার করুন। নিম্নলিখিত কোডটি MODIS এনহ্যান্সড ভেজিটেশন ইনডেক্স (EVI) এর রৈখিক প্রবণতা গণনা করে:

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

// This function adds a band representing the image timestamp.
var addTime = function(image) {
  return image.addBands(image.metadata('system:time_start')
    // Convert milliseconds from epoch to years to aid in
    // interpretation of the following trend calculation.
    .divide(1000 * 60 * 60 * 24 * 365));
};

// Load a MODIS collection, filter to several years of 16 day mosaics,
// and map the time band function over it.
var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1')
  .filterDate('2004-01-01', '2010-10-31')
  .map(addTime);

// Select the bands to model with the independent variable first.
var trend = collection.select(['system:time_start', 'EVI'])
  // Compute the linear trend over time.
  .reduce(ee.Reducer.linearFit());

// Display the trend with increasing slopes in green, decreasing in red.
Map.setCenter(-96.943, 39.436, 5);
Map.addLayer(
    trend,
    {min: 0, max: [-100, 100, 10000], bands: ['scale', 'scale', 'offset']},
    'EVI trend');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

# This function adds a band representing the image timestamp.
def add_time(image):
  return image.addBands(
      image.metadata('system:time_start')
      # Convert milliseconds from epoch to years to aid in
      # interpretation of the following trend calculation.
      .divide(1000 * 60 * 60 * 24 * 365)
  )


# Load a MODIS collection, filter to several years of 16 day mosaics,
# and map the time band function over it.
collection = (
    ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1')
    .filterDate('2004-01-01', '2010-10-31')
    .map(add_time)
)

# Select the bands to model with the independent variable first.
trend = collection.select(['system:time_start', 'EVI']).reduce(
    # Compute the linear trend over time.
    ee.Reducer.linearFit()
)

# Display the trend with increasing slopes in green, decreasing in red.
m.set_center(-96.943, 39.436, 5)
m = geemap.Map()
m.add_layer(
    trend,
    {
        'min': 0,
        'max': [-100, 100, 10000],
        'bands': ['scale', 'scale', 'offset'],
    },
    'EVI trend',
)
m

মনে রাখবেন যে এই উদাহরণে হ্রাসের আউটপুট হল একটি রৈখিক রিগ্রেশন ( scale ) এর ঢালের জন্য একটি ব্যান্ড এবং ইন্টারসেপ্ট ( offset ) এর জন্য একটি ব্যান্ড সহ একটি দুটি ব্যান্ডেড চিত্র। একটি ImageCollection একটি Image কমাতে উপলব্ধ রিডুসারগুলির একটি তালিকা দেখতে API ডকুমেন্টেশনটি অন্বেষণ করুন।

কম্পোজিট কোন অভিক্ষেপ আছে

একটি ইমেজ সংগ্রহ কমিয়ে তৈরি করা কম্পোজিট ইমেজ যেকোন অনুরোধ করা প্রজেকশনে পিক্সেল তৈরি করতে সক্ষম এবং তাই কোনো নির্দিষ্ট আউটপুট প্রজেকশন নেই । পরিবর্তে, কম্পোজিটগুলিতে 1-ডিগ্রি রেজোলিউশন পিক্সেল সহ WGS-84 এর ডিফল্ট প্রজেকশন রয়েছে। ডিফল্ট প্রজেকশন সহ কম্পোজিটগুলি যে আউটপুট প্রজেকশনের অনুরোধ করা হয়েছে তাতে গণনা করা হবে। কোড এডিটরে কম্পোজিট প্রদর্শন করে (কোড এডিটর কীভাবে স্কেল এবং প্রজেকশন সেট করে সে সম্পর্কে জানুন), অথবা ReduceRegion বা Export মতো একটি সমষ্টির মতো একটি প্রজেকশন/স্কেল স্পষ্টভাবে উল্লেখ করে একটি অনুরোধ করা হয়।