إحصاءات منطقة الصورة

reduceRegion

للحصول على إحصاءات قيم البكسل في منطقة من الـ ee.Image، استخدِم image.reduceRegion(). يقلّل هذا الإجراء جميع وحدات البكسل في المناطق إلى إحصاء أو تمثيل مضغوط آخر لبيانات البكسل في المنطقة (مثل الرسم البياني التكراري). يتم تمثيل المنطقة على أنّها Geometry، والتي قد تكون مضلّعًا يحتوي على العديد من وحدات البكسل، أو قد تكون نقطة واحدة، وفي هذه الحالة لن يكون هناك سوى بكسل واحد في المنطقة. في كلتا الحالتَين، كما هو موضّح في الشكل 1، يكون الناتج إحصاءً مستمدًا من وحدات البكسل في المنطقة.

الشكل 1. رسم توضيحي لـ ee.Reducer يتم تطبيقه على صورة ومنطقة

للحصول على مثال على الحصول على إحصاءات البكسل في منطقة من صورة باستخدام reduceRegion(), يمكنك العثور على متوسط القيم الطيفية لمركّب Landsat لمدة 5 سنوات ضمن حدود غابة Sierra Nevada الصنوبرية (الموضّحة في الشكل 2):

// Load input imagery: Landsat 7 5-year composite.
var image = ee.Image('LANDSAT/LE7_TOA_5YEAR/2008_2012');

// Load an input region: Sierra Nevada.
var region = ee.Feature(ee.FeatureCollection('EPA/Ecoregions/2013/L3')
  .filter(ee.Filter.eq('us_l3name', 'Sierra Nevada'))
  .first());

// Reduce the region. The region parameter is the Feature geometry.
var meanDictionary = image.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.mean(),
  geometry: region.geometry(),
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9
});

// The result is a Dictionary.  Print it.
print(meanDictionary);

لفرض عملية الاحتساب، يكفي طباعة النتيجة، والتي سيعرضها "محرّر التعليمات البرمجية" على شكل Dictionary في وحدة التحكّم. يجب أن تبدو النتيجة على النحو التالي:

B1: 25.406029716816853
B2: 23.971497014238988
B3: 22.91059593763103
B4: 54.83164133293403
B5: 38.07655472573677
B6_VCID_2: 198.93216428012906
B7: 24.063261634961563

الشكل 2. مركّب ألوان خاطئة لبيانات صور Landsat في كاليفورنيا ونيفادا المنطقة التي سيتم تقليلها موضّحة باللون الأبيض.

يُرجى العِلم أنّه في هذا المثال، يتم تحديد عملية التقليل من خلال توفير reducer (ee.Reducer.mean()) وgeometry (region.geometry()) و scale (30 مترًا) وmaxPixels للحد الأقصى لعدد وحدات البكسل التي سيتم إدخالها في أداة التقليل. يجب دائمًا تحديد مقياس في reduceRegion() طلبات. ويرجع ذلك إلى أنّه في عمليات المعالجة المعقّدة، التي قد تتضمّن بيانات من مصادر مختلفة بمقاييس مختلفة، لن يتم تحديد مقياس الناتج بشكلٍ لا لبس فيه من المدخلات. في هذه الحالة، يتم ضبط المقياس تلقائيًا على درجة واحدة، ما يؤدي بشكلٍ عام إلى نتائج غير مرضية. يُرجى الاطّلاع على هذه الصفحة لمزيد من المعلومات حول كيفية تعامل Earth Engine مع المقياس.

هناك طريقتان لضبط المقياس: من خلال تحديد المَعلمة scale أو من خلال تحديد نظام إحداثيات مرجعي وتحويل نظام إحداثيات مرجعي. (يُرجى الاطّلاع على المسرد لمزيد من المعلومات حول أنظمة الإحداثيات المرجعية وعمليات تحويل نظام الإحداثيات المرجعي). على سبيل المثال، عملية تقليل meanDictionary (أعلاه) تعادل ما يلي:

// As an alternative to specifying scale, specify a CRS and a CRS transform.
// Make this array by constructing a 4326 projection at 30 meters,
// then copying the bounds of the composite, from composite.projection().
var affine = [0.00026949458523585647, 0, -180, 0, -0.00026949458523585647, 86.0000269494563];

// Perform the reduction, print the result.
print(image.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.mean(),
  geometry: region.geometry(),
  crs: 'EPSG:4326',
  crsTransform: affine,
  maxPixels: 1e9
}));

بشكلٍ عام، يكون تحديد المقياس كافيًا ويؤدي إلى رمز أكثر قابلية للقراءة. يحدّد Earth Engine وحدات البكسل التي سيتم إدخالها في أداة التقليل من خلال تحويل المنطقة أولاً إلى صورة نقطية. إذا تم تحديد مقياس بدون نظام إحداثيات مرجعي، يتم تحويل المنطقة إلى صورة نقطية في الإسقاط الأصلي للصورة الذي تم تغيير حجمه إلى درجة الدقة المحدّدة. إذا تم تحديد نظام إحداثيات مرجعي ومقياس، يتم تحويل المنطقة إلى صورة نقطية استنادًا إليهما.

وحدات البكسل في المنطقة

يتم تحديد وحدات البكسل على أنّها في المنطقة (ويتم ترجيحها) وفقًا للقواعد التالية، التي يتم تطبيقها بالمقياس والإسقاط المحدّدَين:

• أدوات التقليل غير المرجّحة (مثل ee.Reducer.count() أو ee.Reducer.mean().unweighted()): يتم تضمين وحدات البكسل إذا كان مركزها في المنطقة وكان قناع الصورة غير صفري.
• أدوات التقليل المرجّحة (مثل ee.Reducer.mean()): يتم تضمين وحدات البكسل إذا كان جزء منها على الأقل (حوالي) 1/256 (~0.4%) في المنطقة وكان قناع الصورة غير صفري؛ ويكون وزنها هو الحد الأدنى لقناع الصورة والجزء (التقريبي) من البكسل الذي تغطيه المنطقة. يتم تمثيل أوزان تقاطع البكسل داخليًا على أنّها أعداد صحيحة مكوّنة من 8 بت (من 0 إلى 255)، ما يؤدي إلى تحديد تغطية جزئية على 256 مستوى منفصلاً.

الحدّ الأقصى لتحديد وزن البكسل: يُرجى العِلم أنّ أوزان تقاطع البكسل يتم تمثيلها داخليًا على أنّها أعداد صحيحة مكوّنة من 8 بت (تتراوح من 0 إلى 255). ونتيجةً لذلك، سيتم تقريب أي جزء من التغطية أقل من حوالي 1/256 (~0.4%) إلى وزن 0 (غير صالح). إذا كان شكل المنطقة بأكمله أصغر من 1/256 من المساحة الاسمية لبكسل واحد بالمقياس scale المحدّد (على سبيل المثال، أقل من 0.4 كيلومتر مربّع بمقياس 10,000 متر)، ستتلقّى جميع وحدات البكسل وزنًا قدره 0، وستعرض عملية التقليل null للإحصاءات. لتجنُّب ذلك، استخدِم مَعلمة أصغر scale (ما يؤدي فعليًا إلى تقسيم وحدات البكسل الأصلية، وعادةً ما يتم ذلك باستخدام الاستيفاء الأقرب) أو استخدِم مجموعة بيانات بحجم بكسل أصغر.

مطلوب استخدام المَعلمة maxPixels لإنجاح عملية الاحتساب. إذا تم حذف هذه المَعلمة من المثال، سيتم عرض خطأ يبدو على النحو التالي:

Dictionary (Error)
  Image.reduceRegion: Too many pixels in the region. Found 527001545, but only 10000000 allowed.

هناك خيارات متعددة لتجنُّب هذه الأخطاء: زيادة maxPixels، كما في المثال، أو زيادة scale، أو ضبط bestEffort على "صحيح"، ما يؤدي تلقائيًا إلى احتساب مقياس جديد (أكبر) لا يتجاوز maxPixels. إذا لم تحدّد maxPixels، يتم استخدام القيمة التلقائية.