МЕТАДАННЫЕ изображений с earth-engine от Python 2.7

Я пытаюсь получить информацию о картинке, состоянии облаков, угле наклона солнца и любую другую информацию, которую я могу получить.

Я пытаюсь получить МЕТАДАННЫЕ по картинкам..

Чтобы проиллюстрировать, я использую CLOUD_COVER для процента облаков, но я не получаю никакого числового значения.

Мой код:

import ee
import ee.mapclient

ee.Initialize()
# Get a download URL for an image.
image1 = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20190205T082129_20190205T082130_T36SYB');

#Get information about the bands as a list.
bandNames = image1.bandNames();
print ("Band names: " + str(bandNames)) #ee.List of band names

#Get projection information from band 1
b1proj = image1.select('B1').projection()
print('Band 1 projection: ' + str(b1proj))#ee.Projection object

#Get scale (in meters) information from band 1.
b1scale = image1.select('B1').projection().nominalScale()
print('Band 1 scale: ' + str(b1scale))#ee.Number

#Note that different bands can have different projections and scale.
b8scale = image1.select('B8').projection().nominalScale()
print('Band 8 scale: ' + str(b8scale))#ee.Number

#Get a list of all metadata properties.
properties = image1.propertyNames()
print('Metadata properties: ' + str(properties))#ee.List of metadata properties

#Get a specific metadata property.
cloudiness = image1.get('CLOUD_COVER')
print('CLOUD_COVER: ' + str(cloudiness))#ee.Number

Вот результат:

Band names: ee.List({
  "type": "Invocation", 
  "arguments": {
    "image": {
      "type": "Invocation", 
      "arguments": {
        "id": "COPERNICUS/S2_SR/20190205T082129_20190205T082130_T36SYB"
      }, 
      "functionName": "Image.load"
    }
  }, 
  "functionName": "Image.bandNames"
})
Band 1 projection: ee.Projection({
  "type": "Invocation", 
  "arguments": {
    "crs": {
      "type": "Invocation", 
      "arguments": {
        "image": {
          "type": "Invocation", 
          "arguments": {
            "bandSelectors": [
              "B1"
            ], 
            "input": {
              "type": "Invocation", 
              "arguments": {
                "id": "COPERNICUS/S2_SR/20190205T082129_20190205T082130_T36SYB"
              }, 
              "functionName": "Image.load"
            }
          }, 
          "functionName": "Image.select"
        }
      }, 
      "functionName": "Image.projection"
    }
  }, 
  "functionName": "Projection"
})
Band 1 scale: ee.Number({
  "type": "Invocation", 
  "arguments": {
    "proj": {
      "type": "Invocation", 
      "arguments": {
        "crs": {
          "type": "Invocation", 
          "arguments": {
            "image": {
              "type": "Invocation", 
              "arguments": {
                "bandSelectors": [
                  "B1"
                ], 
                "input": {
                  "type": "Invocation", 
                  "arguments": {
                    "id": "COPERNICUS/S2_SR/20190205T082129_20190205T082130_T36SYB"
                  }, 
                  "functionName": "Image.load"
                }
              }, 
              "functionName": "Image.select"
            }
          }, 
          "functionName": "Image.projection"
        }
      }, 
      "functionName": "Projection"
    }
  }, 
  "functionName": "Projection.nominalScale"
})
Band 8 scale: ee.Number({
  "type": "Invocation", 
  "arguments": {
    "proj": {
      "type": "Invocation", 
      "arguments": {
        "crs": {
          "type": "Invocation", 
          "arguments": {
            "image": {
              "type": "Invocation", 
              "arguments": {
                "bandSelectors": [
                  "B8"
                ], 
                "input": {
                  "type": "Invocation", 
                  "arguments": {
                    "id": "COPERNICUS/S2_SR/20190205T082129_20190205T082130_T36SYB"
                  }, 
                  "functionName": "Image.load"
                }
              }, 
              "functionName": "Image.select"
            }
          }, 
          "functionName": "Image.projection"
        }
      }, 
      "functionName": "Projection"
    }
  }, 
  "functionName": "Projection.nominalScale"
})
Metadata properties: ee.List({
  "type": "Invocation", 
  "arguments": {
    "element": {
      "type": "Invocation", 
      "arguments": {
        "id": "COPERNICUS/S2_SR/20190205T082129_20190205T082130_T36SYB"
      }, 
      "functionName": "Image.load"
    }
  }, 
  "functionName": "Element.propertyNames"
})
CLOUD_COVER: ee.ComputedObject({
  "type": "Invocation", 
  "arguments": {
    "property": "CLOUD_COVER", 
    "object": {
      "type": "Invocation", 
      "arguments": {
        "id": "COPERNICUS/S2_SR/20190205T082129_20190205T082130_T36SYB"
      }, 
      "functionName": "Image.load"
    }
  }, 
  "functionName": "Element.get"
})

Проблема в том, что на выходе нет информации. Кто-нибудь может объяснить, почему?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
651
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Это связано с тем, как работает GEE. Шаги обработки создаются локально как объекты, а затем оцениваются сервером только тогда, когда этого требует другая функция. Поэтому, когда вы используете функцию Python print, она просто распечатает объект json, который будет отправлен на сервер GEE для оценки.

Вы можете форсировать оценку с помощью .getInfo() ... однако это следует использовать с осторожностью, потому что все вытягивается на сторону клиента, что может быть проблематично с большими объектами.

Итак, это работает:

import ee
ee.Initialize()

image1 = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR/20190205T082129_20190205T082130_T36SYB')

bandNames = image1.bandNames()

print(bandNames.getInfo())

[u'B1', u'B2', u'B3', u'B4', u'B5', u'B6', u'B7', u'B8', u'B8A', u'B9', u'B11', u'B12', u'AOT', u'WVP', u'SCL', u'TCI_R', u'TCI_G', u'TCI_B', u'MSK_CLDPRB', u'MSK_SNWPRB', u'QA10', u'QA20', u'QA60']

Этот раздел документации объясняет предысторию.

Обновлено:

Конечно, это можно распространить на все свойства метаданных, если вы используете get и соответствующее имя свойства.

Например, вот как вы получаете процент облачных пикселей:

cloudiness = image1.get("CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE").getInfo()
print(cloudiness)

0.664195

Прежде всего спасибо. В вашем коде я получаю названия групп. Как, например, распечатать процент облачности?

Yotam 20.05.2019 11:28

Другие вопросы по теме