Statistik Wilayah Gambar

Untuk mendapatkan statistik gambar di beberapa region yang disimpan dalam FeatureCollection, Anda dapat menggunakan image.reduceRegions() untuk mengurangi beberapa region sekaligus. Input ke reduceRegions() adalah Image dan FeatureCollection. Outputnya adalah FeatureCollection lain dengan output reduceRegions() yang ditetapkan sebagai properti di setiap Feature. Dalam contoh ini, nilai rata-rata band gabungan tahunan Landsat 7 di setiap geometri fitur akan ditambahkan sebagai properti ke fitur input:

Editor Kode (JavaScript)

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

// Load a FeatureCollection of counties in Maine.
var maineCounties = ee.FeatureCollection('TIGER/2016/Counties')
  .filter(ee.Filter.eq('STATEFP', '23'));

// Add reducer output to the Features in the collection.
var maineMeansFeatures = image.reduceRegions({
  collection: maineCounties,
  reducer: ee.Reducer.mean(),
  scale: 30,
});

// Print the first feature, to illustrate the result.
print(ee.Feature(maineMeansFeatures.first()).select(image.bandNames()));

Penyiapan Python

Lihat halaman Lingkungan Python untuk mengetahui informasi tentang Python API dan penggunaan geemap untuk pengembangan interaktif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

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

# Load a FeatureCollection of counties in Maine.
maine_counties = ee.FeatureCollection('TIGER/2016/Counties').filter(
    ee.Filter.eq('STATEFP', '23')
)

# Add reducer output to the Features in the collection.
maine_means_features = image.reduceRegions(
    collection=maine_counties, reducer=ee.Reducer.mean(), scale=30
)

# Print the first feature, to illustrate the result.
display(ee.Feature(maine_means_features.first()).select(image.bandNames()))

Perhatikan bahwa properti baru, yang diberi kunci berdasarkan nama band, telah ditambahkan ke FeatureCollection untuk menyimpan rata-rata komposit di setiap geometri Feature. Akibatnya, output pernyataan cetak akan terlihat seperti ini:

Feature (Polygon, 7 properties)
  type: Feature
  geometry: Polygon, 7864 vertices
  properties: Object (7 properties)
    B1: 24.034822192925134
    B2: 19.40202233717122
    B3: 13.568454303016292
    B4: 63.00423784301736
    B5: 29.142707062821305
    B6_VCID_2: 186.18172376827042
    B7: 12.064469664746415