감소기 개요

감소기는 Earth Engine에서 시간, 공간, 밴드, 배열, 기타 데이터 구조에 걸쳐 데이터를 집계하는 방법입니다. ee.Reducer 클래스는 데이터가 집계되는 방식을 지정합니다. 이 클래스의 리듀서는 집계에 사용할 간단한 통계 (예: 최솟값, 최댓값, 평균, 중앙값, 표준 편차 등) 또는 입력 데이터의 더 복잡한 요약 (예: 히스토그램, 선형 회귀, 목록)을 지정할 수 있습니다. 시간 (imageCollection.reduce()), 공간 (image.reduceRegion(), image.reduceNeighborhood()), 밴드 (image.reduce()) 또는 FeatureCollection의 속성 공간 (featureCollection.reduceColumns() 또는 aggregate_으로 시작하는 FeatureCollection 메서드)에서 감소가 발생할 수 있습니다.

리듀서는 입력과 출력이 있습니다.

리듀서는 입력 데이터 세트를 취하고 단일 출력을 생성합니다. 단일 입력 감소기가 다중 밴드 이미지에 적용되면 Earth Engine은 감소기를 자동으로 복제하여 각 밴드에 별도로 적용합니다. 따라서 출력 이미지의 밴드 수는 입력 이미지와 동일합니다. 출력의 각 밴드는 입력 데이터의 해당 밴드에서 픽셀을 줄인 것입니다. 일부 리듀서는 입력 데이터 세트의 튜플을 사용합니다. 이러한 리듀서는 각 밴드에 대해 자동으로 복제되지 않습니다. 예를 들어 ee.Reducer.LinearRegression()는 회귀의 독립 변수를 나타내는 여러 예측자 데이터 세트를 특정 순서로 사용합니다(회귀 감소 함수 참고).

일부 리듀서는 ee.Reducer.minMax(), ee.Reducer.histogram() 또는 ee.Reducer.toList()와 같은 여러 출력을 생성합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

// 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());

import ee
import geemap.core as geemap

# 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())

이렇게 하면 입력의 두 배의 밴드 수가 있는 출력이 생성되며, 출력의 밴드 이름에는 밴드 이름에 '_min' 또는 '_max'가 추가됩니다.

출력 유형은 계산과 일치해야 합니다. 예를 들어 ImageCollection에 적용된 리듀서는 Image 출력을 갖습니다. 출력은 픽셀 값으로 해석되므로 숫자 출력이 있는 감소기를 사용하여 ImageCollection를 줄여야 합니다 (toList() 또는 histogram()와 같은 감소기는 작동하지 않음).

리듀서가 가중치 입력 사용

기본적으로 픽셀 값에 대한 감소는 마스크에 따라 가중치가 적용되지만 이 동작은 변경할 수 있습니다 (가중치 섹션 참고). 마스크가 0인 픽셀은 감소에 사용되지 않습니다.

감소기 결합

동일한 입력에 여러 리듀서를 적용하려는 경우 효율성을 위해 리듀서를 combine()하는 것이 좋습니다. 특히 sharedInputs가 true로 설정된 리듀서에서 combine()를 호출하면 데이터를 한 번만 통과하게 됩니다. 예를 들어 이미지의 픽셀 평균과 표준 편차를 계산하려면 다음과 같이 하면 됩니다.

// 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);

import ee
import geemap.core as geemap

# 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)

출력에서 리듀서 출력을 구별하기 위해 리듀서 이름이 입력 이름에 추가되었습니다. 이 동작은 이미지 출력에도 적용되며, 출력 밴드 이름에 리듀서의 이름이 추가됩니다.

가중치 없는 입력을 사용하는 리듀서와 가중치 있는 입력을 사용하는 리듀서를 결합하는 경우 모든 가중치 있는 입력이 모든 가중치 없는 입력 앞에 있어야 합니다.