ImageCollection
は、画像のスタックまたはシーケンスです。
コレクション ID から作成する
ImageCollection
は、Earth Engine アセット ID を ImageCollection
コンストラクタに貼り付けることで読み込むことができます。ImageCollection
ID はデータカタログで確認できます。たとえば、Sentinel-2 サーフェス反射率コレクションを読み込むには、次のようにします。
コードエディタ(JavaScript)
var sentinelCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR');
import ee import geemap.core as geemap
Colab(Python)
sentinel_collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
このコレクションには、公開カタログ内のすべての Sentinel-2 画像が含まれています。たくさんあります。通常は、こちらまたはこちらのようにコレクションをフィルタします。
画像リストから作成する
コンストラクタ ee.ImageCollection()
またはコンビニエンス メソッド ee.ImageCollection.fromImages()
は、画像のリストから画像コレクションを作成します。既存のコレクションを統合して、新しい画像コレクションを作成することもできます。次に例を示します。
コードエディタ(JavaScript)
// Create arbitrary constant images. var constant1 = ee.Image(1); var constant2 = ee.Image(2); // Create a collection by giving a list to the constructor. var collectionFromConstructor = ee.ImageCollection([constant1, constant2]); print('collectionFromConstructor: ', collectionFromConstructor); // Create a collection with fromImages(). var collectionFromImages = ee.ImageCollection.fromImages( [ee.Image(3), ee.Image(4)]); print('collectionFromImages: ', collectionFromImages); // Merge two collections. var mergedCollection = collectionFromConstructor.merge(collectionFromImages); print('mergedCollection: ', mergedCollection); // Create a toy FeatureCollection var features = ee.FeatureCollection( [ee.Feature(null, {foo: 1}), ee.Feature(null, {foo: 2})]); // Create an ImageCollection from the FeatureCollection // by mapping a function over the FeatureCollection. var images = features.map(function(feature) { return ee.Image(ee.Number(feature.get('foo'))); }); // Print the resultant collection. print('Image collection: ', images);
import ee import geemap.core as geemap
Colab(Python)
# Create arbitrary constant images. constant_1 = ee.Image(1) constant_2 = ee.Image(2) # Create a collection by giving a list to the constructor. collection_from_constructor = ee.ImageCollection([constant_1, constant_2]) display('Collection from constructor:', collection_from_constructor) # Create a collection with fromImages(). collection_from_images = ee.ImageCollection.fromImages( [ee.Image(3), ee.Image(4)] ) display('Collection from images:', collection_from_images) # Merge two collections. merged_collection = collection_from_constructor.merge(collection_from_images) display('Merged collection:', merged_collection) # Create a toy FeatureCollection features = ee.FeatureCollection( [ee.Feature(None, {'foo': 1}), ee.Feature(None, {'foo': 2})] ) # Create an ImageCollection from the FeatureCollection # by mapping a function over the FeatureCollection. images = features.map(lambda feature: ee.Image(ee.Number(feature.get('foo')))) # Display the resultant collection. display('Image collection:', images)
この例では、FeatureCollection
に Image
を返す関数をマッピングして ImageCollection
が作成されます。マッピングの詳細については、ImageCollection を介したマッピングをご覧ください。特徴コレクションの詳細については、FeatureCollection セクションをご覧ください。
COG リストから作成する
Cloud Storage の GeoTiff から ImageCollection
を作成します。次に例を示します。
コードエディタ(JavaScript)
// All the GeoTiffs are in this folder. var uriBase = 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/'; // List of URIs, one for each band. var uris = ee.List([ uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B2.TIF', uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B3.TIF', uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B4.TIF', uriBase + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF', ]); // Make a collection from the list of images. var images = uris.map(ee.Image.loadGeoTIFF); var collection = ee.ImageCollection(images); // Get an RGB image from the collection of bands. var rgb = collection.toBands().rename(['B2', 'B3', 'B4', 'B5']); Map.centerObject(rgb); Map.addLayer(rgb, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 20000}, 'rgb');
import ee import geemap.core as geemap
Colab(Python)
# All the GeoTiffs are in this folder. uri_base = ( 'gs://gcp-public-data-landsat/LC08/01/001/002/' + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2/' ) # List of URIs, one for each band. uris = ee.List([ uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B2.TIF', uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B3.TIF', uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B4.TIF', uri_base + 'LC08_L1GT_001002_20160817_20170322_01_T2_B5.TIF', ]) # Make a collection from the list of images. images = uris.map(lambda uri: ee.Image.loadGeoTIFF(uri)) collection = ee.ImageCollection(images) # Get an RGB image from the collection of bands. rgb = collection.toBands().rename(['B2', 'B3', 'B4', 'B5']) m = geemap.Map() m.center_object(rgb) m.add_layer(rgb, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 20000}, 'rgb') m
Zarr v2 配列から作成する
より高いディメンションに沿って画像スライスを取り、Cloud Storage の Zarr v2 配列から ImageCollection
を作成します。次に例を示します。
コードエディタ(JavaScript)
var timeStart = 1000000; var timeEnd = 1000048; var zarrV2ArrayImages = ee.ImageCollection.loadZarrV2Array({ uri: 'gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3/evaporation/.zarray', proj: 'EPSG:4326', axis: 0, starts: [timeStart], ends: [timeEnd] }); print(zarrV2ArrayImages); Map.addLayer(zarrV2ArrayImages, {min: -0.0001, max: 0.00005}, 'Evaporation');
import ee import geemap.core as geemap
Colab(Python)
time_start = 1000000 time_end = 1000048 zarr_v2_array_images = ee.ImageCollection.loadZarrV2Array( uri='gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3/evaporation/.zarray', proj='EPSG:4326', axis=0, starts=[time_start], ends=[time_end], ) display(zarr_v2_array_images) m = geemap.Map() m.add_layer( zarr_v2_array_images, {'min': -0.0001, 'max': 0.00005}, 'Evaporation' ) m