Reducer 概览

在 Earth Engine 中，缩减器是一种用于跨时间、空间、波段、数组和其他数据结构聚合数据的方法。ee.Reducer 类指定数据的汇总方式。此类中的归约器可以指定要用于汇总的简单统计信息（例如最小值、最大值、平均值、中位数、标准差等），也可以指定输入数据的更复杂的摘要（例如直方图、线性回归、列表）。减少可能发生在时间 (imageCollection.reduce())、空间 (image.reduceRegion()、image.reduceNeighborhood())、频段 (image.reduce()) 或 FeatureCollection 的属性空间（featureCollection.reduceColumns() 或以 aggregate_ 开头的 FeatureCollection 方法）中。

Reducer 具有输入和输出

Reducer 会接受一个输入数据集，并生成单个输出。将单个输入缩减器应用于多波段图像时，Earth Engine 会自动复制该缩减器，并将其分别应用于每个波段。因此，输出图片的波段数与输入图片相同；输出中的每个波段都是输入数据中相应波段的像素减少。某些 reducer 接受输入数据集的元组。系统不会为每个频段自动复制这些 reducer。例如，ee.Reducer.LinearRegression() 会按特定顺序获取多个预测器数据集（表示回归中的自变量）（请参阅回归归约器）。

有些 reducer 会生成多个输出，例如 ee.Reducer.minMax()、ee.Reducer.histogram() 或 ee.Reducer.toList()。例如：

Code Editor (JavaScript)

// Load and filter the Sentinel-2 image collection.
var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED')
    .filterDate('2016-01-01', '2016-12-31')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point([-81.31, 29.90]));

// Reduce the collection.
var extrema = collection.reduce(ee.Reducer.minMax());

Python 设置

如需了解 Python API 以及如何使用 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)

# Load and filter the Sentinel-2 image collection.
collection = (
    ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED')
    .filterDate('2016-01-01', '2016-12-31')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point([-81.31, 29.90]))
)

# Reduce the collection.
extrema = collection.reduce(ee.Reducer.minMax())

这将生成一个输出，其波段数是输入波段数的两倍，其中输出中的波段名称会在波段名称后附加“_min”或“_max”。

输出类型应与计算相匹配。例如，应用于 ImageCollection 的 reducer 具有 Image 输出。由于输出会被解读为像素值，因此您必须使用具有数字输出的缩减器来缩减 ImageCollection（toList() 或 histogram() 等缩减器不起作用）。

Reducer 使用加权输入

默认情况下，对像素值的减少会按其掩码进行加权，但此行为可以更改（请参阅“权重”部分）。掩码等于 0 的像素不会用于缩减。

组合 reducer

如果您的意图是将多个 reducer 应用于相同的输入，最好对 reducer 进行 combine() 以提高效率。具体而言，如果将 sharedInputs 设置为 true，对 reducer 调用 combine() 将只会对数据进行一次传递。例如，如需计算图片中像素的均值和标准差，您可以使用如下代码：

Code Editor (JavaScript)

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

// Combine the mean and standard deviation reducers.
var reducers = ee.Reducer.mean().combine({
  reducer2: ee.Reducer.stdDev(),
  sharedInputs: true
});

// Use the combined reducer to get the mean and SD of the image.
var stats = image.reduceRegion({
  reducer: reducers,
  bestEffort: true,
});

// Display the dictionary of band means and SDs.
print(stats);

Python 设置

如需了解 Python API 以及如何使用 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)

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

# Combine the mean and standard deviation reducers.
reducers = ee.Reducer.mean().combine(
    reducer2=ee.Reducer.stdDev(), sharedInputs=True
)

# Use the combined reducer to get the mean and SD of the image.
stats = image.reduceRegion(reducer=reducers, bestEffort=True)

# Display the dictionary of band means and SDs.
display(stats)

请注意，在输出中，我们已将 reducer 的名称附加到输入的名称后面，以便区分 reducer 输出。此行为也适用于图片输出，系统会将 reducer 的名称附加到输出频段名称。

如果您要组合使用未加权的输入的 reducer 和使用加权的输入的 reducer，则所有加权的输入都必须位于所有未加权的输入之前。