Google Colab-এ রান করুন
GitHub-এ সোর্স দেখুন
শুরু করুন
ডকুমেন্টে যেমন উল্লেখ করা হয়েছে, Earth Engine-এ রাস্টার ডেটা Image অবজেক্ট হিসেবে দেখানো হয়। ছবিতে
এক বা একাধিক ব্যান্ড থাকে এবং প্রতিটি ব্যান্ডের নিজস্ব নাম, ডেটার ধরন, স্কেল, মাস্ক
ও প্রোজেকশন থাকে। প্রতিটি ছবির মেটাডেটা প্রপার্টির সেট হিসেবে সেভ করা থাকে।
ee.Image কনস্ট্রাক্টর
ee.Image
কনস্ট্রাক্টরে Earth Engine অ্যাসেট আইডি পেস্ট করে ছবি লোড করা যেতে পারে। আপনি ডেটা ক্যাটালগ থেকে ছবির আইডি খুঁজে পাবেন।
যেমন, ডিজিটাল এলিভেশন মডেল (NASADEM):
কোড এডিটর (JavaScript)
var loadedImage = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
loaded_image = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001')
মনে রাখবেন যে,
কোড এডিটর সার্চ টুলের
মাধ্যমে কোনও ছবি খুঁজে পাওয়া একই ব্যাপার। আপনি অ্যাসেট ইমপোর্ট করলে, কোড এডিটরের
ইমপোর্ট বিভাগে আপনার জন্য
ইমেজ কনস্ট্রাকশন কোড লেখা হয়। এছাড়াও, আপনি ব্যক্তিগত
অ্যাসেট আইডি
ee.Image কনস্ট্রাক্টরের আর্গুমেন্ট হিসেবে ব্যবহার করতে পারেন।
ee.ImageCollection থেকে ee.Image পান
কালেকশন থেকে ছবি পাওয়ার স্ট্যান্ডার্ড উপায় হল কালেকশন ফিল্টার করা, নির্দিষ্টতা কমানোর ক্রমে ফিল্টার সহ। যেমন, Sentinel-2 সারফেস রিফ্লেক্ট্যান্স কালেকশন থেকে ছবি পেতে:
কোড এডিটর (JavaScript)
var first = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(ee.Geometry.Point(-70.48, 43.3631)) .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .sort('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE') .first(); Map.centerObject(first, 11); Map.addLayer(first, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 2000}, 'first');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
first = ( ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(ee.Geometry.Point(-70.48, 43.3631)) .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .sort('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE') .first() ) # Define a map centered on southern Maine. m = geemap.Map(center=[43.7516, -70.8155], zoom=11) # Add the image layer to the map and display it. m.add_layer( first, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 2000}, 'first' ) display(m)
মনে রাখবেন, ফিল্টার করার পরে সাজানো হয়। সম্পূর্ণ সংগ্রহ সর্ট করা এড়িয়ে চলুন।
Cloud GeoTIFFs থেকে ছবি
আপনি ee.Image.loadGeoTIFF() ব্যবহার করে Google Cloud Storage-এ
ক্লাউড অপ্টিমাইজ করা
GeoTIFFs থেকে ছবি লোড করতে পারবেন।
যেমন, Google Cloud-এ হোস্ট করা
সর্বজনীন
Landsat ডেটাসেটে
এই
GeoTIFF আছে, যা Landsat 8 দৃশ্যের ব্যান্ড 5-এর সাথে সম্পর্কিত। আপনি ee.Image.loadGeoTIFF() ব্যবহার করে Cloud Storage থেকে
এই ছবি লোড করতে পারবেন:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var uri = 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/' + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF'; var cloudImage = ee.Image.loadGeoTIFF(uri); print(cloudImage);
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
uri = ( 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/' + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF' ) cloud_image = ee.Image.loadGeoTIFF(uri) display(cloud_image)
মনে রাখবেন, আপনি যদি এমন কোনও ক্লাউড অপ্টিমাইজ করা GeoTIFF আবার লোড করতে চান যা আপনি
Earth Engine থেকে
Cloud Storage-এ এক্সপোর্ট করেছেন, তাহলে এক্সপোর্ট করার সময়
cloudOptimized-এর মান true হিসেবে সেট করুন, যেমনটি
এখানে বর্ণনা করা হয়েছে।
পারফর্ম্যান্স সংক্রান্ত নোট: সবচেয়ে ভালো পারফর্ম্যান্সের জন্য, আমরা সাজেস্ট করি যে আপনি ee.Image.loadGeoTIFF()-এর মাধ্যমে সরাসরি লোড না করে অ্যাসেট হিসেবে আপনার COGs
রেজিস্টার করুন।
বিস্তারিত ও তুলনা দেখতে
ক্লাউড অপ্টিমাইজ করা GeoTIFF (COG)
ওভারভিউ দেখুন।
Zarr v2 অ্যারে থেকে নেওয়া ছবি
আপনি ee.Image.loadZarrV2Array() ব্যবহার করে Google Cloud Storage-এ
Zarr v2 অ্যারে থেকে
ছবি লোড করতে পারবেন। যেমন, Google Cloud-এ হোস্ট করা সর্বজনীন
ERA5 ডেটাসেটে
এই Zarr v2 অ্যারে রয়েছে,
যা পৃথিবীর পৃষ্ঠ থেকে বাষ্পীভূত হওয়া জলের পরিমাণের সাথে সম্পর্কিত। আপনি ee.Image.loadZarrV2Array() ব্যবহার করে Cloud Storage থেকে
এই অ্যারে লোড করতে পারবেন:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var timeStart = 1000000; var timeEnd = 1000010; var zarrV2ArrayImage = ee.Image.loadZarrV2Array({ uri: 'gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3/evaporation/.zarray', proj: 'EPSG:4326', starts: [timeStart], ends: [timeEnd] }); print(zarrV2ArrayImage); Map.addLayer(zarrV2ArrayImage, {min: -0.0001, max: 0.00005}, 'Evaporation');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
time_start = 1000000 time_end = 1000010 zarr_v2_array_image = ee.Image.loadZarrV2Array( uri='gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3/evaporation/.zarray', proj='EPSG:4326', starts=[time_start], ends=[time_end], ) display(zarr_v2_array_image) m.add_layer( zarr_v2_array_image, {'min': -0.0001, 'max': 0.00005}, 'Evaporation' ) m
কনস্ট্যান্ট ছবি
আইডি অনুযায়ী ছবি লোড করার পাশাপাশি, আপনি কনস্ট্যান্ট, তালিকা বা অন্যান্য উপযুক্ত Earth Engine অবজেক্ট থেকেও ছবি তৈরি করতে পারবেন। নিম্নলিখিত উদাহরণে ছবি তৈরি, ব্যান্ড সাবসেট পাওয়া এবং ব্যান্ড ম্যানিপুলেট করার পদ্ধতি দেখানো হয়েছে:
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// Create a constant image. var image1 = ee.Image(1); print(image1); // Concatenate two images into one multi-band image. var image2 = ee.Image(2); var image3 = ee.Image.cat([image1, image2]); print(image3); // Create a multi-band image from a list of constants. var multiband = ee.Image([1, 2, 3]); print(multiband); // Select and (optionally) rename bands. var renamed = multiband.select( ['constant', 'constant_1', 'constant_2'], // old names ['band1', 'band2', 'band3'] // new names ); print(renamed); // Add bands to an image. var image4 = image3.addBands(ee.Image(42)); print(image4);
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Create a constant image. image_1 = ee.Image(1) display(image_1) # Concatenate two images into one multi-band image. image_2 = ee.Image(2) image_3 = ee.Image.cat([image_1, image_2]) display(image_3) # Create a multi-band image from a list of constants. multiband = ee.Image([1, 2, 3]) display(multiband) # Select and (optionally) rename bands. renamed = multiband.select( ['constant', 'constant_1', 'constant_2'], # old names ['band1', 'band2', 'band3'], # new names ) display(renamed) # Add bands to an image. image_4 = image_3.addBands(ee.Image(42)) display(image_4)