Riduzioni ponderate

Per impostazione predefinita, i riduttori applicati alle immagini ponderano gli input in base al valore della maschera. Questo è importante nel contesto dei pixel frazionari creati tramite operazioni come clip(). Modifica questo comportamento chiamando unweighted() sul riduttore. L'utilizzo di un riduttore non ponderato impone che tutti i pixel nella regione abbiano lo stesso peso. Il seguente esempio illustra in che modo la ponderazione dei pixel può influire sull'output del riduttore output:

Per le riduzioni ponderate, i pesi di intersezione dei pixel sono rappresentati internamente come numeri interi a 8 bit (da 0 a 255). In questo modo, la copertura dei pixel frazionari viene quantizzata in 256 livelli discreti. Di conseguenza, qualsiasi frazione di copertura inferiore a circa 1/256 (~0,4%) viene arrotondata per difetto a un peso di 0 (non valido). Per ulteriori dettagli su come vengono ponderati i pixel in una regione, consulta la guida Ridurre la regione.

Editor di codice (JavaScript)

// Load a Landsat 8 input image.
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1/LC08_044034_20140318');

// Create an arbitrary region.
var geometry = ee.Geometry.Rectangle(-122.496, 37.532, -121.554, 37.538);

// Make an NDWI image.  It will have one band named 'nd'.
var ndwi = image.normalizedDifference(['B3', 'B5']);

// Compute the weighted mean of the NDWI image clipped to the region.
var weighted = ndwi.clip(geometry)
  .reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mean(),
    geometry: geometry,
    scale: 30})
  .get('nd');

// Compute the UN-weighted mean of the NDWI image clipped to the region.
var unweighted = ndwi.clip(geometry)
  .reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mean().unweighted(),
    geometry: geometry,
    scale: 30})
  .get('nd');

// Observe the difference between weighted and unweighted reductions.
print('weighted:', weighted);
print('unweighted', unweighted);

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a Landsat 8 input image.
image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1/LC08_044034_20140318')

# Create an arbitrary region.
geometry = ee.Geometry.Rectangle(-122.496, 37.532, -121.554, 37.538)

# Make an NDWI image.  It will have one band named 'nd'.
ndwi = image.normalizedDifference(['B3', 'B5'])

# Compute the weighted mean of the NDWI image clipped to the region.
weighted = (
    ndwi.clip(geometry)
    .reduceRegion(reducer=ee.Reducer.mean(), geometry=geometry, scale=30)
    .get('nd')
)

# Compute the UN-weighted mean of the NDWI image clipped to the region.
unweighted = (
    ndwi.clip(geometry)
    .reduceRegion(
        reducer=ee.Reducer.mean().unweighted(), geometry=geometry, scale=30
    )
    .get('nd')
)

# Observe the difference between weighted and unweighted reductions.
display('weighted:', weighted)
display('unweighted', unweighted)

La differenza nei risultati è dovuta al fatto che i pixel sul bordo della regione ricevono un peso di uno a seguito della chiamata di unweighted() sul riduttore.

Per ottenere un output ponderato in modo esplicito, è preferibile impostare i pesi esplicitamente con splitWeights() chiamato sul riduttore. Un riduttore modificato da splitWeights() accetta due input, dove il secondo input è il peso. Il seguente esempio illustra splitWeights() calcolando l'NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) medio ponderato in una regione, con i pesi forniti dal punteggio delle nuvole (più nuvole, minore è il peso):

Editor di codice (JavaScript)

// Load an input Landsat 8 image.
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_186059_20130419');

// Compute cloud score and reverse it such that the highest
// weight (100) is for the least cloudy pixels.
var cloudWeight = ee.Image(100).subtract(
  ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(image).select(['cloud']));

// Compute NDVI and add the cloud weight band.
var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).addBands(cloudWeight);

// Define an arbitrary region in a cloudy area.
var region = ee.Geometry.Rectangle(9.9069, 0.5981, 10.5, 0.9757);

// Use a mean reducer.
var reducer = ee.Reducer.mean();

// Compute the unweighted mean.
var unweighted = ndvi.select(['nd']).reduceRegion(reducer, region, 30);

// compute mean weighted by cloudiness.
var weighted = ndvi.reduceRegion(reducer.splitWeights(), region, 30);

// Observe the difference as a result of weighting by cloudiness.
print('unweighted:', unweighted);
print('weighted:', weighted);

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load an input Landsat 8 image.
image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_186059_20130419')

# Compute cloud score and reverse it such that the highest
# weight (100) is for the least cloudy pixels.
cloud_weight = ee.Image(100).subtract(
    ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(image).select(['cloud'])
)

# Compute NDVI and add the cloud weight band.
ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).addBands(cloud_weight)

# Define an arbitrary region in a cloudy area.
region = ee.Geometry.Rectangle(9.9069, 0.5981, 10.5, 0.9757)

# Use a mean reducer.
reducer = ee.Reducer.mean()

# Compute the unweighted mean.
unweighted = ndvi.select(['nd']).reduceRegion(reducer, region, 30)

# compute mean weighted by cloudiness.
weighted = ndvi.reduceRegion(reducer.splitWeights(), region, 30)

# Observe the difference as a result of weighting by cloudiness.
display('unweighted:', unweighted)
display('weighted:', weighted)

Tieni presente che cloudWeight deve essere aggiunto come banda prima di chiamare reduceRegion(). Il risultato indica che l'NDVI medio stimato è più alto a seguito della riduzione del peso dei pixel nuvolosi.