ee.FeatureCollection

### Earth Engine `FeatureCollection` 使用与方法 #### 创建 `FeatureCollection` 可以通过多种方式创建 `ee.FeatureCollection` 对象。最常见的方式是从几何对象、特征或现有集合构建。 ```javascript // 定义一个点并创建单个要素 var point = ee.Geometry.Point([-122.082, 37.42]); var feature = ee.Feature(point, {name: 'Location'}); // 将多个要素组合成 FeatureCollection var collection = ee.FeatureCollection([feature]); print(collection); ``` 也可以通过加载预定义的数据集来获取 `FeatureCollection`： ```python import ee # 初始化Earth Engine API ee.Initialize() # 加载全球行政边界数据作为 FeatureCollection dataset = ee.FeatureCollection('TIGER/2018/States') print(dataset.getInfo()) ``` #### 添加新要素到已有集合 可以向现有的 `FeatureCollection` 中添加新的要素，这通常用于逐步构建复杂的空间分析单元。 ```javascript // 新增一个点并与原有集合合并 var newPoint = ee.Geometry.Point([-122.09, 37.42]); var newFeature = ee.Feature(newPoint, {'name': 'New Location'}); collection = collection.merge(ee.FeatureCollection([newFeature])); print(collection.size()); // 输出数量确认增加成功 ``` #### 过滤和查询 `FeatureCollection` 利用过滤器可以根据属性值筛选特定条件下的要素子集。 ```python # 基于属性过滤 StateName 属性等于 California 的州级区域 california = dataset.filterMetadata('STATEFP', 'equals', '06') # 获取结果中的第一个要素查看其详情 first_feature = california.first() properties = first_feature.toDictionary().getInfo() for key in properties.keys(): print(f"{key}: {properties[key]}") ``` #### 应用空间操作 支持执行各种地理处理任务，比如缓冲区分析、交集计算等。 ```javascript // 计算每个要素周围半径为5公里的缓冲区 buffered = collection.map(function(feature){ return feature.buffer(5000); // 单位米 }); Map.addLayer(buffered, {}, "Buffered Points"); ```