ee.data.getPixels (Python only)

从图片素材资源中提取像素。

返回： 以原始图片数据形式返回的像素。

用法返回
ee.data.getPixels(params)对象|值
参数类型详细信息
params对象一个包含参数的对象，参数可具有以下可能的值：
assetId - 要获取像素的资源 ID。必须是图片素材资源。
fileFormat - 生成的文件格式。默认值为 png。如需了解可用的格式，请参阅 ImageFileFormat。还有其他格式可将下载的对象转换为 Python 数据对象。其中包括： NUMPY_NDARRAY，用于转换为结构化 NumPy 数组。
grid - 用于描述要从中提取数据的像素网格的参数。 默认为数据的原生像素网格。
region - 如果存在，则表示要返回的数据区域，以 GeoJSON 几何图形对象（参见 RFC 7946）的形式指定。
bandIds - 如果存在，则指定要从中获取像素的特定波段集。
visualizationOptions - 如果存在，则是一组可视化选项，用于应用这些选项来生成数据的 8 位 RGB 可视化效果，而不是返回原始数据。

示例

Python 设置

如需了解 Python API 和如何使用 geemap 进行交互式开发，请参阅 Python 环境页面。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Region of interest.
coords = [
    -121.58626826832939,
    38.059141484827485,
]
region = ee.Geometry.Point(coords)

# Get a Sentinel-2 image.
image = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
  .filterBounds(region)
  .filterDate('2020-04-01', '2020-09-01')
  .sort('CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT')
  .first())
image_id = image.getInfo()['id']

# 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 = {
    'assetId': image_id,
    '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.getPixels(request)
# Do something with the image...