Visão geral da imagem

Logotipo do Colab Executar no Google Colab Logotipo do GitHub Ver código-fonte no GitHub

Conforme mencionado no documento Começar, os dados raster são representados como objetos Image no Earth Engine. As imagens são compostas por uma ou mais bandas, e cada banda tem o próprio nome, tipo de dados, escala, máscara e projeção. Cada imagem tem metadados armazenados como um conjunto de propriedades.

Construtor ee.Image

É possível carregar imagens colando um ID de recurso do Earth Engine no construtor ee.Image. Você pode encontrar os IDs de imagem no Data Catalog. Por exemplo, para carregar o DSM ALOS da JAXA:

Editor de código (JavaScript)

var loadedImage = ee.Image('JAXA/ALOS/AW3D30/V2_2');

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e o uso de geemap para desenvolvimento interativo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

loaded_image = ee.Image('JAXA/ALOS/AW3D30/V2_2')

Encontrar uma imagem usando a ferramenta de pesquisa do editor de código é equivalente. Quando você importa o recurso, o código de construção da imagem é escrito na seção de importações do editor de código. Também é possível usar um ID de recurso pessoal como o argumento do construtor ee.Image.

Receber um ee.Image de um ee.ImageCollection

A maneira padrão de extrair uma imagem de uma coleção é filtrá-la, com filtros em ordem de especificidade decrescente. Por exemplo, para extrair uma imagem da coleção de refletância de superfície do Sentinel-2:

Editor de código (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');

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e o uso de geemap para desenvolvimento interativo.

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)

A classificação é após os filtros. Evite classificar a coletânea inteira.

Imagens de GeoTIFFs do Cloud

É possível usar ee.Image.loadGeoTIFF() para carregar imagens de GeoTIFFs otimizados para a nuvem no Google Cloud Storage. Por exemplo, o conjunto de dados público da Landsat hospedado no Google Cloud contém este GeoTIFF, correspondente à banda 5 de uma cena da Landsat 8. É possível carregar essa imagem do Cloud Storage usando ee.Image.loadGeoTIFF():

Editor de código (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);

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e o uso de geemap para desenvolvimento interativo.

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)

Se você quiser recarregar um GeoTIFF otimizado para a nuvem que foi exportado do Earth Engine para o Cloud Storage, defina cloudOptimized como true, conforme descrito aqui.

Imagens constantes

Além de carregar imagens por ID, você também pode criar imagens com base em constantes, listas ou outros objetos adequados do Earth Engine. O exemplo a seguir ilustra métodos para criar imagens, receber subconjuntos de bandas e manipular bandas:

Editor de código (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);

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e o uso de geemap para desenvolvimento interativo.

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)