Python 基于属性的中值从ee.ImageCollection中选择图像

我正在使用一个值对图像集合进行属性设置，我希望选择具有该图像集合中值的图像

目前，我正在创建一个带有clientside值的图像列表，将列表填充为奇数，然后使用中间值获取Id和我想要的值，然后根据该Id过滤集合。这是可行的，但我必须调用get values clientside来计算中间值Id，然后过滤集合。我觉得这应该是可能的，不必做一个客户端列表

所以我的问题是，在没有客户端列表的情况下，我能做到这一点吗？EE中的所有服务器端，以及我如何做到这一点

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因此，基本上对于元数据中有值的图像集合，我只想选择具有medain值的图像，而不使用任何客户端getInfo（）

您可以使用

ImageCollection.reduceColumns

算法来获得集合属性的中值。然后可以使用过滤器选择具有该值的图元

我已经准备了一个JavaScript示例，但由于它完全是服务器端操作，所以翻译起来应该不会太难：

var landsat=ee.ImageCollection（“landsat/LC08/C01/T1_-TOA”）；
var pointOfInterest=ee.Geometry.Point（[-115.10699177547879,40.56521148064664]）；
var图像=陆地卫星
.filterDate（'2017-05-01'、'2017-09-01'）
.filterBounds（兴趣点）
.map（功能（img）{
//为示例添加一个数值属性：点处B2的值。
返回img.setMulti（img.select（['B2']，['B2'u at'u point']）。reduceRegion({
减速器：ee.reducer.mean（），
几何学：兴趣点，
}));
});
//显示值列表，仅用于示例（不再进一步使用）。
打印（images.reduceColumns（ee.Reducer.toList（），['B2_at_point']）.get（'list'）；
//计算中位数。
var中位数=ee.数字(
images.reduceColumns（ee.Reducer.median（），['B2_在_点']））
.get（'median'））；
打印（中位数）；
//查找具有中间值的一个或多个图像。
var exactlyEqualsMedian=images.filter（ee.filter.equals（'B2_在_点，中位数））；
var equalsOrNextToMedian=ee.ImageCollection（ee.Algorithms.If(
exactlyEqualsMedian.first（），//exactlyEqualsMedian是否为非空？
exactlyEqualsMedian，//然后返回它。
图像//否则查找最近的2个图像。
.map（功能（i）{
返回i.set（'median_distance'，median.subtract（i.get（'B2_at_point'））.abs（））；
})
.限制（2，“中间距离”）；
印刷品（同等或非印刷品）；
地图设定中心（-115.08,40.56,9）；
addLayer（等距或横向，{bands:['B4'，'B3'，'B2']，max:0.4，gamma:1.6}）；

（请注意，这里的计算没有科学价值；它只是一个在图像采集中找到中值的例子。）

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请注意，我没有采用将输入填充到median（）的方法。更确切地说，我会在之后过滤以选择精确的匹配图像或两个最近的匹配。这是因为我希望它比预先设置填充更有效（因为它需要额外的时间查询集合以了解集合的大小）。当然，您可以在生成的2图像集合中选择适合您需要的图像-如果您不关心哪个图像，只需使用

equals或exttomedian.first（）

您可以使用

ImageCollection.reduceColumns

算法来获得集合属性的中值。然后可以使用过滤器选择具有该值的图元

我已经准备了一个JavaScript示例，但由于它完全是服务器端操作，所以翻译起来应该不会太难：

var landsat=ee.ImageCollection（“landsat/LC08/C01/T1_-TOA”）；
var pointOfInterest=ee.Geometry.Point（[-115.10699177547879,40.56521148064664]）；
var图像=陆地卫星
.filterDate（'2017-05-01'、'2017-09-01'）
.filterBounds（兴趣点）
.map（功能（img）{
//为示例添加一个数值属性：点处B2的值。
返回img.setMulti（img.select（['B2']，['B2'u at'u point']）。reduceRegion({
减速器：ee.reducer.mean（），
几何学：兴趣点，
}));
});
//显示值列表，仅用于示例（不再进一步使用）。
打印（images.reduceColumns（ee.Reducer.toList（），['B2_at_point']）.get（'list'）；
//计算中位数。
var中位数=ee.数字(
images.reduceColumns（ee.Reducer.median（），['B2_在_点']））
.get（'median'））；
打印（中位数）；
//查找具有中间值的一个或多个图像。
var exactlyEqualsMedian=images.filter（ee.filter.equals（'B2_在_点，中位数））；
var equalsOrNextToMedian=ee.ImageCollection（ee.Algorithms.If(
exactlyEqualsMedian.first（），//exactlyEqualsMedian是否为非空？
exactlyEqualsMedian，//然后返回它。
图像//否则查找最近的2个图像。
.map（功能（i）{
返回i.set（'median_distance'，median.subtract（i.get（'B2_at_point'））.abs（））；
})
.限制（2，“中间距离”）；
印刷品（同等或非印刷品）；
地图设定中心（-115.08,40.56,9）；
addLayer（等距或横向，{bands:['B4'，'B3'，'B2']，max:0.4，gamma:1.6}）；

（请注意，这里的计算没有科学价值；它只是一个在图像采集中找到中值的例子。）

请注意，我没有采用将输入填充到median（）的方法。更确切地说，我会在之后过滤以选择精确的匹配图像或两个最近的匹配。这是因为我希望它比预先设置填充更有效（因为它需要额外的时间查询集合以了解集合的大小）。当然，您可以在最终生成的2图像集合中选择适合您需要的图像-如果您不关心哪一个，只需选择

equalsOrNextToMedian.first（）<
# returns a list of image data scores
client_list = get_attribute_and_id_client_side_list(ts_collection, 'datascore')

# padding so we always get a value rather than an average of 2
if len(client_list) % 2 == 0:
    client_list.append(['padding', 0])

median_datscore = np.median([item[1] for item in client_list])
median_score_coll = ts_collection.filterMetadata('data_score', 'equals', median_datscore)