Görüntü koleksiyonu, bir grup Earth Engine görüntüsünü ifade eder. Örneğin, tüm Landsat 8 görüntüleri koleksiyonu bir ee.ImageCollection. Çalıştığınız SRTM görüntüsünde olduğu gibi, görüntü koleksiyonlarının da bir kimliği vardır. Tek resimlerde olduğu gibi, bir resim koleksiyonunun kimliğini de Kod Düzenleyici'den Earth Engine veri kataloğunda arama yaparak ve veri kümesinin ayrıntılar sayfasına bakarak bulabilirsiniz. Örneğin, "landsat 8 toa" ifadesini arayın ve
USGS Landsat 8 Collection 1 Tier 1 TOA Yansıtma veri kümesine karşılık gelmesi gereken ilk sonucu tıklayın.
Bu veri kümesini İçe aktar düğmesini kullanarak içe aktarın ve l8 olarak yeniden adlandırın veya kimliği aşağıdaki resim koleksiyonu oluşturucusuna kopyalayın:
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA');
Resim koleksiyonlarını filtreleme
Bu koleksiyonun, Dünya'nın her yerinde toplanan tüm Landsat 8 sahnelerini temsil ettiğini belirtmek isteriz. Genellikle algoritmaları test etmek için tek bir resmi veya resimlerin bir alt kümesini ayırmak yararlı olur. Koleksiyonu zamana veya alana göre sınırlamanın yolu, filtrelemektir. Örneğin, koleksiyonu belirli bir konumu kapsayan resimlerle filtrelemek için önce geometri çizim araçlarını kullanarak ilgi alanınızı bir nokta (veya çizgi ya da poligon) ile tanımlayın. İlgilendiğiniz alana gidin, fareyle Geometri İçe Aktarma İşlemleri'nin üzerine gelin (bir veya daha fazla geometri tanımladıysanız) ve +yeni katman'ı tıklayın (içe aktarma işleminiz yoksa sonraki adıma geçin). Nokta çizme aracını (
) alın ve ilgi alanınızda bir nokta oluşturun. İçe aktarma işlemine ad verin point. Şimdi, l8 koleksiyonunu filtreleyerek yalnızca noktayla kesişen görüntüleri elde edin, ardından koleksiyonu yalnızca 2015'te edinilen görüntülerle sınırlamak için ikinci bir filtre ekleyin:
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var spatialFiltered = l8.filterBounds(point); print('spatialFiltered', spatialFiltered); var temporalFiltered = spatialFiltered.filterDate('2015-01-01', '2015-12-31'); print('temporalFiltered', temporalFiltered);
Burada filterBounds() ve filterDate(), resim koleksiyonlarında kullanılan daha genel filter() yönteminin kısayoludur. Bu yöntem, bağımsız değişken olarak ee.Filter() alır. Bu yöntemler hakkında daha fazla bilgi edinmek için Kod Düzenleyici'nin Docs (Dokümanlar) sekmesini inceleyin. filterBounds() işlevinin bağımsız değişkeni, dijitalleştirdiğiniz noktadır. filterDate() işlevinin bağımsız değişkenleri ise dizeler olarak ifade edilen iki tarihtir.
Filtrelenen koleksiyonları print() unutmayın. Tek seferde 5.000'den fazla öğe yazdıramazsınız. Örneğin, l8 koleksiyonunun tamamını yazdıramazsınız. print() yöntemini yürüttükten sonra, yazdırılan koleksiyonları konsolda inceleyebilirsiniz. Zippy'yi (
) kullanarak ImageCollection simgesini genişlettiğinizde ve ardından features listesini genişlettiğinizde, her biri genişletilip incelenebilen bir resim listesi görürsünüz. Bu, tek bir resmin kimliğini bulmanın bir yoludur. Analiz için ayrı ayrı resimler elde etmenin bir diğer ve daha programatik yolu, koleksiyonu sıralayarak bazı meta veri özelliklerine göre en yeni, en eski veya en uygun resmi elde etmektir. Örneğin, basılı resim koleksiyonlarındaki resim nesnelerini inceleyerek CLOUD_COVER adlı bir meta veri özelliği görmüş olabilirsiniz. İlgilendiğiniz bölgede 2015'te en az bulutlu görüntüyü elde etmek için bu özelliği kullanabilirsiniz:
Kod Düzenleyici (JavaScript)
// This will sort from least to most cloudy. var sorted = temporalFiltered.sort('CLOUD_COVER'); // Get the first (least cloudy) image. var scene = sorted.first();
Artık resmi göstermeye hazırsınız.
Konu dışı: RGB görüntüleri görüntüleme
Bir haritaya çok bantlı bir görüntü eklendiğinde Earth Engine, görüntünün ilk üç bandını seçer ve bunları varsayılan olarak kırmızı, yeşil ve mavi şeklinde gösterir. Ayrıca, daha önce açıklandığı gibi veri türüne göre bantları uzatır. Genellikle bu yeterli olmaz. Örneğin, Landsat görüntüsünü (önceki örnekte scene) haritaya eklerseniz sonuç tatmin edici olmaz:
Kod Düzenleyici (JavaScript)
Map.centerObject(scene, 9); Map.addLayer(scene, {}, 'default RGB');
Öncelikle haritanın, 9 yakınlaştırma ölçeğinde resmin ortasına yerleştirildiğini unutmayın. Ardından, visParams parametresi için resim boş bir nesneyle ({}) birlikte gösterilir (ayrıntılar için Map.addLayer() dokümanlarına bakın). Sonuç olarak, görüntü varsayılan görselleştirme ile gösterilir: İlk üç bant sırasıyla K, Y, M ile eşlenir ve bantlar float veri türünde olduğundan [0, 1] aralığına kadar uzatılır. Bu durumda, kıyı aerosol bandı ("B1") kırmızı, mavi bant ("B2") yeşil ve yeşil bant ("B3") mavi renkte oluşturulur. Görüntüyü gerçek renkli bir bileşen olarak oluşturmak için Earth Engine'e sırasıyla R, G ve B için Landsat 8 bantları "B4", "B3" ve "B2"yi kullanmasını söylemeniz gerekir. visParams nesnesinin bands özelliğiyle hangi bantların kullanılacağını belirtin. Landsat bantları hakkında daha fazla bilgiyi bu referansta bulabilirsiniz.
Ayrıca, yansıtma özelliğini tipik dünya yüzeyi hedeflerinden gösterecek uygun min ve max değerleri de sağlamanız gerekir. Listeler her bant için farklı değerler belirtmek üzere kullanılabilse de burada 0.3 değerini max olarak belirtmek ve min parametresi için varsayılan sıfır değerini kullanmak yeterlidir. Görselleştirme parametrelerini tek bir nesnede birleştirme ve görüntüleme:
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var visParams = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}; Map.addLayer(scene, visParams, 'true-color composite');
Sonuç, Şekil 5'e benzer şekilde görünmelidir. Bu kodun, olası gelecekteki kullanım için görselleştirme parametrelerinin nesnesini bir değişkene atadığını unutmayın. Yakında keşfedeceğiniz gibi, bu nesne resim koleksiyonlarını görselleştirirken faydalı olacaktır.
Farklı bantları görselleştirerek denemeler yapın. Bir diğer favori kombinasyon ise "B5", "B4" ve "B3" olup bu kombinasyona yanlış renkli kompozit adı verilir. Diğer bazı ilginç yanlış renkli kompozitler burada açıklanmaktadır.
Earth Engine, büyük ölçekli analizler yapmak üzere tasarlandığından yalnızca tek bir sahneyle çalışmakla sınırlı değilsiniz. Artık tüm koleksiyonu RGB bileşeni olarak görüntüleme zamanı!
Resim koleksiyonlarını görüntüleme
Haritaya resim koleksiyonu eklemek, haritaya resim eklemeye benzer. Örneğin, l8 koleksiyonunda 2016 resimlerini ve daha önce tanımlanan visParams nesnesini kullanarak,
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA'); var landsat2016 = l8.filterDate('2016-01-01', '2016-12-31'); Map.addLayer(landsat2016, visParams, 'l8 collection');
Artık uzaklaştırarak Landsat görüntüleri toplanan yerlerde (ör. karada) kesintisiz bir mozaik görebilirsiniz. Ayrıca, İncele sekmesini kullanıp resmi tıkladığınızda Piksel bölümünde piksel değerlerinin listesini (veya bir grafik) ve inceleme aracının Nesneler bölümünde görüntü nesnelerinin listesini göreceğinizi unutmayın.
Yeterince uzaklaştırdıysanız mozaikte bazı bulutlar olduğunu fark etmişsinizdir. Haritaya ImageCollection eklediğinizde, bu öğe son değer kompoziti olarak gösterilir. Bu, yalnızca en son piksellerin gösterildiği anlamına gelir (ör. koleksiyonda mosaic() çağrısı yapma). Bu nedenle, farklı zamanlarda edinilen yollar arasında süreksizlikler görebilirsiniz. Bu nedenle birçok alan bulutlu görünebilir. Sonraki sayfada, can sıkıcı bulutlardan kurtulmak için resimlerin birleştirilme şeklini nasıl değiştireceğinizi öğreneceksiniz.