FeatureCollection içinde depolanan birden fazla bölgedeki resim istatistiklerini almak için image.reduceRegions()'ü kullanarak birden fazla bölgeyi tek seferde azaltabilirsiniz.
reduceRegions() girişi bir Image ve bir FeatureCollection'dir. Çıkış, her Feature öğesinde reduceRegions() çıkışının mülkler olarak ayarlandığı başka bir FeatureCollection öğesidir.
Bu örnekte, her bir özellik geometrisindeki Landsat 7 yıllık birleşik bantlarının ortalaması, giriş özelliklerine özellik olarak eklenir:
Kod Düzenleyici (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()));
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()))
Her bir geometrideki birleşik ortalamayı depolamak için FeatureCollection Feature grubuna, bant adına göre anahtarlanmış yeni mülkler eklendiğini görebilirsiniz. Sonuç olarak, print ifadesinin çıkışı şu şekilde görünecektir:
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