סקירה כללית על תמונות

הפעלה ב-Google Colab

הצגת המקור ב-GitHub

כמו שצוין במסמך תחילת העבודה, נתוני רסטר מיוצגים כאובייקטים מסוג Image ב-Earth Engine. תמונות מורכבות מרצועה אחת או יותר, ולכל רצועה יש שם, סוג נתונים, קנה מידה, מסכה והטלה משלה. לכל תמונה יש מטא-נתונים שמאוחסנים כקבוצה של מאפיינים.

ee.Image constructor

אפשר לטעון תמונות על ידי הדבקת מזהה נכס של Earth Engine בבונה ee.Image. אפשר למצוא את מזהי התמונות בקטלוג הנתונים. לדוגמה, למודל גובה דיגיטלי (NASADEM):

Code Editor‏ (JavaScript)

var loadedImage = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001');

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

loaded_image = ee.Image('NASA/NASADEM_HGT/001')

שימו לב: אפשר גם למצוא תמונה באמצעות כלי החיפוש של עורך הקוד. כשמייבאים את הנכס, קוד בניית התמונה נכתב בשבילכם בקטע imports של Code Editor. אפשר גם להשתמש במזהה נכס אישי כארגומנט של בנאי ee.Image.

קבלת ee.Image מ-ee.ImageCollection

הדרך הרגילה להוציא תמונה מאוסף היא לסנן את האוסף, עם מסננים בסדר יורד של ספציפיות. לדוגמה, כדי להוציא תמונה מאוסף נתוני ההחזרת אור השמש של Sentinel-2:

Code Editor‏ (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');

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

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)

חשוב לזכור שהמיון מתבצע אחרי הסינון. לא מומלץ למיין את כל האוסף.

תמונות מקובצי GeoTIFF בענן

אפשר להשתמש ב-ee.Image.loadGeoTIFF() כדי לטעון תמונות מ-Cloud Optimized GeoTIFFs ב-Google Cloud Storage. לדוגמה, מערך הנתונים הציבורי של Landsat שמתארח ב-Google Cloud מכיל את הקובץ GeoTIFF הזה, שמתאים לפס 5 מסצנת Landsat 8. אפשר לטעון את התמונה הזו מ-Cloud Storage באמצעות ee.Image.loadGeoTIFF():

Code Editor‏ (JavaScript)

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);

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

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)

שימו לב: אם אתם רוצים לטעון מחדש קובץ GeoTIFF שעבר אופטימיזציה ל-Cloud ויוצא מ-Earth Engine אל Cloud Storage, אתם צריכים להגדיר את cloudOptimized לערך true כשאתם מייצאים את הקובץ, כמו שמתואר כאן.

תמונות ממערכים של Zarr v2

אפשר להשתמש ב-ee.Image.loadZarrV2Array() כדי לטעון תמונה ממערך Zarr v2 ב-Google Cloud Storage. לדוגמה, מערך הנתונים הציבורי ERA5 שמתארח ב-Google Cloud מכיל מערך Zarr v2, שמתאים למדידת מים שהתאדו מפני השטח של כדור הארץ. אפשר לטעון את המערך הזה מ-Cloud Storage באמצעות ee.Image.loadZarrV2Array():

Code Editor‏ (JavaScript)

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');

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

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

תמונות קבועות

בנוסף לטעינת תמונות לפי מזהה, אפשר גם ליצור תמונות מקבועים, מרשימות או מאובייקטים מתאימים אחרים של Earth Engine. באיור הבא מוצגות שיטות ליצירת תמונות, לקבלת קבוצות משנה של רצועות ולשינוי רצועות:

Code Editor‏ (JavaScript)

// 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);

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

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)