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शुरू करें दस्तावेज़ में बताया गया है कि Earth Engine में रास्टर डेटा को Image ऑब्जेक्ट के तौर पर दिखाया जाता है. इमेज में एक या उससे ज़्यादा बैंड होते हैं. हर बैंड का अपना नाम, डेटा टाइप, स्केल, मास्क, और प्रोजेक्शन होता है. हर इमेज का मेटाडेटा, प्रॉपर्टी के सेट के तौर पर सेव किया जाता है.
ee.Image कंस्ट्रक्टर
Earth Engine ऐसेट का आईडी, ee.Image
कंस्ट्रक्टर में चिपकाकर इमेज लोड की जा सकती हैं. इमेज आईडी, डेटा कैटलॉग में देखे जा सकते हैं.
उदाहरण के लिए, डिजिटल एलिवेशन मॉडल (NASADEM) के लिए:
कोड एडिटर (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')
ध्यान दें कि कोड एडिटर के खोज टूल का इस्तेमाल करके इमेज ढूंढना भी इसी तरह काम करता है. ऐसेट इंपोर्ट करने पर, इमेज कंस्ट्रक्शन कोड को कोड एडिटर के इंपोर्ट सेक्शन में आपके लिए लिखा जाता है. ee.Image कंस्ट्रक्टर के तर्क के तौर पर, निजी ऐसेट आईडी का भी इस्तेमाल किया जा सकता है.
किसी ee.ImageCollection से ee.Image पाएं
किसी कलेक्शन से इमेज पाने का स्टैंडर्ड तरीका यह है कि कलेक्शन को फ़िल्टर किया जाए. इसके लिए, फ़िल्टर को खास जानकारी के घटते क्रम में रखा जाता है. उदाहरण के लिए, Sentinel-2 की सतह से परावर्तित होने वाली रोशनी के कलेक्शन से इमेज पाने के लिए:
कोड एडिटर (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)
ध्यान दें कि फ़िल्टर लगाने के बाद डेटा को क्रम से लगाया जाता है. पूरे कलेक्शन को क्रम से लगाने से बचें.
Cloud GeoTIFF से मिली इमेज
Google Cloud Storage में मौजूद Cloud Optimized GeoTIFFs से इमेज लोड करने के लिए, ee.Image.loadGeoTIFF() का इस्तेमाल किया जा सकता है.
उदाहरण के लिए, Google Cloud में होस्ट किए गए सार्वजनिक Landsat डेटासेट में, Landsat 8 सीन के बैंड 5 से मेल खाने वाला यह GeoTIFF शामिल है. इस इमेज को Cloud Storage से ee.Image.loadGeoTIFF() का इस्तेमाल करके लोड किया जा सकता है:
कोड एडिटर (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);
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)
ध्यान दें कि अगर आपको Earth Engine से Cloud Storage में एक्सपोर्ट किए गए Cloud Optimized GeoTIFF को फिर से लोड करना है, तो एक्सपोर्ट करते समय cloudOptimized को true पर सेट करें. इसके बारे में यहां बताया गया है.
Zarr v2 ऐरे से इमेज
Google Cloud Storage में मौजूद Zarr v2 ऐरे से इमेज लोड करने के लिए, ee.Image.loadZarrV2Array() का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, Google Cloud में होस्ट किए गए सार्वजनिक ERA5 डेटासेट में यह Zarr v2 ऐरे शामिल है. यह ऐरे, पृथ्वी की सतह से वाष्पित हुए पानी की मात्रा के हिसाब से है. ee.Image.loadZarrV2Array() का इस्तेमाल करके, इस कलेक्शन को Cloud Storage से लोड किया जा सकता है:
कोड एडिटर (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');
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
कॉन्स्टेंट इमेज
आईडी के हिसाब से इमेज लोड करने के अलावा, कॉन्स्टेंट, सूचियों या Earth Engine के अन्य ऑब्जेक्ट से भी इमेज बनाई जा सकती हैं. यहां इमेज बनाने, बैंड के सबसेट पाने, और बैंड में बदलाव करने के तरीके दिखाए गए हैं:
कोड एडिटर (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);
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)