Google EarthEngine : reduceRegion에 대한 시계열 얻기

Question

Google 어스 엔진 (Python API,하지만 별 문제는 아니지만)으로 작업하고 있습니다. 컬렉션의 모든 단일 이미지에 대해 Region별로 축소해야하는 ImageCollection이 있습니다.

EarthEngine에 대한 단일 요청으로 .reduceRegion에 대한 시계열을 얻을 수있는 방법이 있습니까? 지금까지 나는 .reduceRegion ('mean', feature)이 이미지에서만 작동한다는 것을 알았습니다. collection.reduceRegion ('mean', feature)에 상응하는 것이 필요합니다 - 존재하지 않습니다 - 매 시간 단계마다 값의 목록을 가져 오는 것을 목표로합니다.

근본적인 문제는 시간 계열을 생성하는 동안 EE 요청 제한 (초당 3 회)을 실행 중입니다. 또한 모든 단일 값에 대한 요청을 발행하는 것은 매우 느립니다.

컬렉션에 적합한 감속기를 만드는 방법이 있습니까? 콜렉션 축소 기가 이미지를 반환해야하기 때문에 (pls가 틀렸다면 알려주십시오.) 예를 들어 상상할 수 있습니다. 원하는 값을 가진 픽셀이 하나 뿐인 입력 컬렉션에서 이미지 당 하나의 밴드가있는 이미지를 만듭니다.

도움 주셔서 감사합니다.

Answer 1

다음은 접근 방법입니다. null 값

# -*- coding: utf-8 -*- 
""" 
Created on Tue Mar 14 11:21:09 2017 

@author: Gennadii 
""" 
import ee 
ee.Initialize() 

geometry = ee.Geometry.Polygon([[[-71.54365539550781, -43.07340216393553], 
      [-71.5484619140625, -43.11050787253287], 
      [-71.488037109375, -43.125043167401266], 
      [-71.48460388183594, -43.0754084526532]]]) 

def calcMean(img): 
    # gets the mean NDVI for the area in this img 
    mean = img.reduceRegion(ee.Reducer.mean(), geometry, 30).get('NDVI') 

    # sets the date and the mean NDVI as a property of the image 
    return img.set('date', img.date().format()).set('mean', mean) 

# Applies calcMean() in the collection 
col = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC8_L1T_8DAY_NDVI").filterDate("2014-01-01","2014-03-31").map(calcMean) 

# Reduces the images properties to a list of lists 
values = col.reduceColumns(ee.Reducer.toList(2), ['date', 'mean']).values().get(0) 

# Type casts the result into a List 
lista = ee.List(values) 

# Converts the list of lists to a Dictionaty 
means = ee.Dictionary(lista.flatten()) 
print "Dictionary of means:", means.getInfo() 

이 다른 스크립트없이 당신이 사전을 얻을이 스크립트에서

당신은 null 값을 얻는다. 이 스크립트에는 -10으로 채워지지만 필요에 따라 변경할 수 있습니다. 0 또는 문자열 일 수 있습니다.

# -*- coding: utf-8 -*- 
""" 
Created on Tue Mar 14 11:17:29 2017 

@author: Rodrigo E. Principe 
""" 
import ee 
ee.Initialize() 

geometry = ee.Geometry.Polygon([[[-71.54365539550781, -43.07340216393553], 
      [-71.5484619140625, -43.11050787253287], 
      [-71.488037109375, -43.125043167401266], 
      [-71.48460388183594, -43.0754084526532]]]) 

col = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC8_L1T_8DAY_NDVI").filterDate("2014-01-01","2014-03-31") 

# Initial empty Dictionary 
meansIni = ee.Dictionary() 

def calcMean(img, first): 

    #gets the year of the image 
    year = img.date().format() 

    #gets the NDVI 
    nd = ee.Image(img).reduceRegion(ee.Reducer.mean(),geometry,30).get("NDVI") 

    #Checks for null values and fills them with whatever suits you (-10 is just an option) 
    ndvi = ee.Algorithms.If(ee.Algorithms.IsEqual(nd, None), -10, nd) 

    #fills the Dictionary 
    return ee.Dictionary(first).set(year, ndvi) 

# Apply calcMean() to the collection 
means = ee.Dictionary(col.iterate(calcMean, meansIni)) 

print "Dictionary of means:", means.getInfo()