Resme Genel Bakış

Colab logosu Google Colab'de çalıştır GitHub logosu Kaynağı GitHub'da görüntüleyin

Başlangıç dokümanında belirtildiği gibi, raster veriler Earth Engine'de Image nesneleri olarak gösterilir. Görüntüler bir veya daha fazla banttan oluşur ve her bant kendi adına, veri türüne, ölçeğine, maskesine ve projeksiyonuna sahiptir. Her görüntüde, özellik grubu olarak depolanan meta veriler bulunur.

ee.Image oluşturucu

Resimler, Earth Engine öğesi kimliği ee.Image oluşturucusuna yapıştırılarak yüklenebilir. Resim kimliklerini veri kataloğunda bulabilirsiniz. Örneğin, sayısal yükseklik modeline (NASADEM):

Kod Düzenleyici (JavaScript)

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

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

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

Bir resmi kod düzenleyici arama aracı ile bulmanın aynı işlevi göreceğini unutmayın. Öğeyi içe aktardığınızda, resim oluşturma kodu kod düzenleyicinin içe aktarma bölümüne sizin için yazılır. Ayrıca ee.Image oluşturucusuna bağımsız değişken olarak kişisel bir öğe kimliği de iletebilirsiniz.

ee.ImageCollection adlı kullanıcıdan ee.Image alın

Bir koleksiyondan görüntü almanın standart yolu, koleksiyonu filtrelemek ve filtreleri özgüllük sırasına göre sıralamaktır. Örneğin, Sentinel-2 yüzey yansıma koleksiyonundan bir görüntü almak için:

Kod Düzenleyici (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');

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

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)

Sıralamanın filtrelerden sonra yapıldığını unutmayın. Koleksiyonun tamamını sıralamaktan kaçının.

Cloud GeoTIFF'lerden alınan görüntüler

ee.Image.loadGeoTIFF() simgesini kullanarak Google Cloud Storage'daki Cloud Optimized GeoTIFF biçimindeki resimleri yükleyebilirsiniz. Örneğin, Google Cloud'da barındırılan herkese açık Landsat veri kümesi, bir Landsat 8 sahnesindeki 5. banda karşılık gelen bu GeoTIFF'i içerir. Bu resmi ee.Image.loadGeoTIFF() kullanarak Cloud Storage'dan yükleyebilirsiniz:

Kod Düzenleyici (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);

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

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)

Earth Engine'den Cloud Storage'a aktardığınız Cloud Optimized GeoTIFF'i yeniden yüklemek istiyorsanız dışa aktarma işlemini yaparken cloudOptimized değerini true olarak ayarlayın. Bu işlem burada açıklanmıştır.

Zarr v2 dizilerindeki görüntüler

ee.Image.loadZarrV2Array() simgesini kullanarak Google Cloud Storage'daki Zarr v2 dizisinden resim yükleyebilirsiniz. Örneğin, Google Cloud'da barındırılan herkese açık ERA5 veri kümesi, Dünya yüzeyinden buharlaşan su miktarına karşılık gelen bu Zarr v2 dizisini içerir. Bu diziyi ee.Image.loadZarrV2Array() kullanarak Cloud Storage'dan yükleyebilirsiniz:

Kod Düzenleyici (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');

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

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

Sabit görüntüler

Resimleri kimliğe göre yüklemenin yanı sıra sabitlerden, listelerden veya diğer uygun Earth Engine nesnelerinden de resim oluşturabilirsiniz. Aşağıda, görüntü oluşturma, bant alt kümeleri alma ve bantları işleme yöntemleri gösterilmektedir:

Kod Düzenleyici (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);

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

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)