Earth Engine sta introducendo
livelli di quota non commerciali per salvaguardare le risorse di calcolo condivise e garantire prestazioni affidabili per tutti. Tutti i progetti non commerciali dovranno selezionare un livello di quota entro il
27 aprile 2026, altrimenti verrà utilizzato il livello Community per impostazione predefinita. Le quote di livello entreranno in vigore per tutti i progetti (indipendentemente dalla data di selezione del livello) il
27 aprile 2026.
Scopri di più.
ee.data.computePixels (Python only)
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Calcola un riquadro eseguendo un calcolo arbitrario sui dati dell'immagine.
Restituisce:
I pixel come dati immagine non elaborati.
| Utilizzo | Resi |
ee.data.computePixels(params) | Oggetto|Valore |
| Argomento | Tipo | Dettagli |
params | Oggetto | Un oggetto contenente parametri con i seguenti valori possibili:
expression: l'espressione da calcolare.
fileFormat: il formato file risultante. Il valore predefinito è png. Consulta
ImageFileFormat
per i formati disponibili. Esistono altri formati che convertono
l'oggetto scaricato in un oggetto dati Python. Questi includono:
NUMPY_NDARRAY, che viene convertito in un array NumPy
strutturato.
grid - Parametri che descrivono la griglia di pixel in cui recuperare i dati.
Il valore predefinito è la griglia di pixel nativa dei dati.
bandIds - Se presente, specifica un insieme specifico di bande da cui ottenere
i pixel.
visualizationOptions - Se presente, un insieme di opzioni di visualizzazione da applicare
per produrre una visualizzazione RGB a 8 bit dei dati,
anziché restituire i dati non elaborati.
workloadTag - Tag fornito dall'utente per monitorare questo calcolo. |
Esempi
Configurazione di Python
Consulta la pagina
Ambiente Python per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di
geemap per lo sviluppo interattivo.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# Region of interest.
coords = [
-121.58626826832939,
38.059141484827485,
]
region = ee.Geometry.Point(coords)
# Sentinel-2 median composite.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
.filterBounds(region)
.filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')
.median())
# Make a projection to discover the scale in degrees.
proj = ee.Projection('EPSG:4326').atScale(10).getInfo()
# Get scales out of the transform.
scale_x = proj['transform'][0]
scale_y = -proj['transform'][4]
# Make a request object.
request = {
'expression': image,
'fileFormat': 'PNG',
'bandIds': ['B4', 'B3', 'B2'],
'grid': {
'dimensions': {
'width': 640,
'height': 640
},
'affineTransform': {
'scaleX': scale_x,
'shearX': 0,
'translateX': coords[0],
'shearY': 0,
'scaleY': scale_y,
'translateY': coords[1]
},
'crsCode': proj['crs'],
},
'visualizationOptions': {'ranges': [{'min': 0, 'max': 3000}]},
}
image_png = ee.data.computePixels(request)
# Do something with the image...
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Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC.
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