RasterCollection

Краткая информация

Определяет группу входных растров и атрибуты, которые нужно включить в подборку, которые будут использоваться для обработки.

Обсуждение

Объект RasterCollection позволяет сортировать и фильтровать группу растров, а также готовит коллекцию для дополнительной обработки и анализа.

Объект RasterCollection включает методы max, min, median, mean, majority и sum для вычисления статистики по каждому пикселу среди совпадающих каналов в пределах растров коллекции.

Например, метод sum добавляет значения пиксела из Канала 1 элемента растра 1 к значениям пиксела из Канала 1 элемента растра 2, а затем возвращает объект Raster, где Канал 1 содержит эти просуммированные значения.

Синтаксис

RasterCollection(rasters, {attribute_dict})

Имя	Объяснение	Тип данных
rasters	Входные наборы растровых данных. К поддерживаемым входным данным относятся список растров, набор данных мозаики, многомерный растр в формате Cloud Raster Format, файл NetCDF или сервис изображений. Если используется список наборов растровых данных, все растры должны иметь одинаковый размер ячеек и пространственную привязку.	List
attribute_dict (Дополнительный)	Словарь Python, который содержит атрибутивную информацию, добавляемую к каждому растру, когда входными данными является список растров. Для каждой пары ключ-значение, ключ - это имя атрибута, а значение - список значений, представляющих атрибутивное значение для каждого растра. Например, чтобы добавить именованное поле к списку из трех растров, используйте {"name": ["Landsat8_Jan", "Landsat8_Feb", "Landsat8_Mar"]}. (Значение по умолчанию — None)	Dictionary

Свойства

Имя	Объяснение	Тип данных
fields (Только для чтения)	Список имен полей, включенных в коллекцию растров.	String
count (Только для чтения)	Общее число элементов в коллекции растров.	Integer

Методы

addField(field_name, field_values[field_values,...])

В коллекцию растров добавляет новое поле и заполняет его значениями.

Имя	Объяснение	Тип данных
field_name	The name of the field to be added.	String
field_values[field_values,...]	The list of values associated with the field name. The length of the list should match the number of items in the raster collection.	List

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, содержащая новое поле.

filter({where_clause}, {query_geometry_or_extent})

Фильтрует коллекцию растровых элементов по атрибутам или геометрии и возвращает коллекцию растров, содержащих только элементы, удовлетворяющие условиям фильтра. Если аргументы не заданы, все растровые элементы из коллекции будут возвращены в виде новой коллекции растров.

Имя	Объяснение	Тип данных
where_clause (Дополнительный)	Выражение, которое ограничивает возвращаемые записи. Более подробно о выражении WHERE и об условиях SQL см. в разделе Справочник по SQL для выражений запросов, применяемых в ArcGIS. (Значение по умолчанию — None)	String
query_geometry_or_extent (Дополнительный)	Объект, который фильтрует элементы, например, возвращаются только те, которые пересекают объект. Задается с помощью объекта Geometry, Extent, Raster или пути к классу объектов. (Значение по умолчанию — None)	Geometry

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, удовлетворяющая условиям запроса атрибутов или геометрии.

filterByAttribute(field_name, operator, field_values[field_values,...])

Фильтрует коллекцию растровых элементов по атрибутивному запросу и возвращает коллекцию растров, содержащих только элементы, удовлетворяющие условиям запроса.

Чтобы осуществить запрос к коллекции растров на основе поля времени, используйте метод filterByTime.

Имя	Объяснение	Тип данных
field_name	Имя поля, использующегося в фильтре.	String
operator	Ключевое слово для фильтрации атрибутов. Ключевые слова включают следующее: CONTAINS—Атрибут в поле содержит указанную строку, список или число. ENDS_WITH—Атрибут заканчивается указанной строкой или числом. EQUALS—Атрибут равен указанной строке, списку или числу. GREATER_THAN—Атрибут больше указанного значения. IN—Атрибут является одним из элементов в указанном списке. LESS_THAN—Атрибут меньше указанного значения. NOT_CONTAINS—Атрибут не содержит указанную строку, список или число. NOT_ENDS_WITH—Атрибут не заканчивается указанной строкой или числом. NOT_EQUALS—Атрибут не равен указанной строке, списку или числу. NOT_GREATER_THAN—Атрибут не больше указанного значения. NOT_IN—Атрибут не является одним из элементов в указанном списке. NOT_LESS_THAN—Атрибут не меньше указанного значения. NOT_STARTS_WITH—Атрибут не начинается указанной строкой или числом. STARTS_WITH—Атрибут начинается указанной строкой или числом.	String
field_values[field_values,...]	Значение или значения атрибута для сравнения. Могут быть заданы как строка, список или число.	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, удовлетворяющая условиям атрибутивного запроса.

filterByCalendarRange(calendar_field, start, {end}, time_field_name, date_time_format)

Фильтрует коллекцию растровых элементов на основе диапазона поля календаря и возвращает коллекцию растров, содержащую только те элементы, которые удовлетворяют фильтру. Если аргументы не заданы, все растровые элементы из коллекции будут возвращены в виде новой коллекции растров.

Имя	Объяснение	Тип данных
calendar_field	The name of the calendar field. Specify one of the following: HOUR, DAY_OF_WEEK, DAY_OF_MONTH, DAY_OF_YEAR, WEEK_OF_YEAR, MONTH, YEAR, or QUARTER.	String
start	The start value of the calendar_field. For example, to filter all items that were collected in January, filtered_rc = rc.filterByCalendarRange(calendar_field="MONTH", start=1).	Integer
end (Дополнительный)	The end value of the calendar_field. For example, to filter all items that were collected in the first five days of each year, filtered_rc = rc.filterByCalendarRange(calendar_field="DAY_OF_YEAR", start=1, end=5).	Integer
time_field_name	The name of the field that contains the time attribute for each item in the collection. The default is StdTime.	String
date_time_format	The time format of the values in the time field. For example, if the input date and time value is "1990-01-31T00:00:00", the date_time_format is "%Y-%m-%dT%H:%M:%S". If only the date value is required, date_time_format can be specified as "%Y-%m-%d".	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, удовлетворяющая запросу временного диапазона.

filterByGeometry(query_geometry_or_extent)

Фильтрует коллекцию растровых элементов таким образом, чтобы возвращать только те, которые пересекаются с геометрией.

Имя	Объяснение	Тип данных
query_geometry_or_extent	Объект, который фильтрует элементы, например, возвращаются только те, которые пересекают объект. Задается с помощью объекта Geometry, Extent, Raster или пути к классу объектов.	Geometry

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, удовлетворяющая условиям фильтра геометрии.

filterByRasterProperty(property_name, operator, property_values[property_values,...])

Фильтрует коллекцию растровых элементов по запросу к свойствам растра и возвращает коллекцию растров, содержащих только элементы, удовлетворяющие запросу.

Имя	Объяснение	Тип данных
property_name	Имя свойства для использования в фильтре.	String
operator	Оператор для фильтрации свойств. CONTAINS—Свойство содержит указанную строку, список или число. ENDS_WITH—Свойство заканчивается указанной строкой или числом. EQUALS—Свойство равно указанной строке, списку или числу. GREATER_THAN—Свойство больше указанного значения. IN—Свойство является одним из элементов в указанном списке. LESS_THAN—Свойство меньше указанного значения. NOT_CONTAINS—Свойство не содержит указанную строку, список или число. NOT_ENDS_WITH—Свойство не заканчивается указанной строкой или числом. NOT_EQUALS—Свойство не равен указанной строке, списку или числу. NOT_GREATER_THAN—Свойство не больше указанного значения. NOT_IN—Свойство не является одним из элементов в указанном списке. NOT_LESS_THAN—Свойство не меньше указанного значения. NOT_STARTS_WITH—Свойство не начинается указанной строкой или числом. STARTS_WITH—Свойство начинается указанной строкой или числом.	String
property_values[property_values,...]	Значение или значения свойства для сравнения. Могут быть заданы как строка, список или число.	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, удовлетворяющая условиям запроса свойств.

filterByTime({start_time}, {end_time}, {time_field_name}, {date_time_format})

Фильтрует коллекцию растровых элементов по временному диапазону и возвращает коллекцию растров, содержащих только элементы, удовлетворяющие условиям фильтра.

Имя	Объяснение	Тип данных
start_time (Дополнительный)	Строка, задающая время начала. Формат строки должен соответствовать формату даты входных коллекций растров, например, "1990-01-01T13:30:00". Если не задано, необходимо задать время окончания, тогда будут возвращены элементы, содержащие значение времени до или равное времени окончания. (Значение по умолчанию — None)	String
end_time (Дополнительный)	Строка, задающая время окончания. Формат строки должен соответствовать формату даты входных коллекций растров, например, "1991-01-01T13:30:00". Если не задано, необходимо задать время начала, тогда будут возвращены элементы, содержащие значение времени после или равное времени начала. (Значение по умолчанию — None)	String
time_field_name (Дополнительный)	Имя поля, содержащего атрибут времени для каждого элемента в коллекции. (Значение по умолчанию — StdTime)	String
date_time_format (Дополнительный)	Формат значений start_time и end_time. Например, если предоставленное значение start_time – "1990-01-31", date_time_format – это "%Y-%m-%d." Для дат, включающих компонент времени, например, "1990-01-31T00:00:00", формат по умолчанию – "%Y-%m-%dT%H:%M:%S".	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, удовлетворяющая фильтру временного диапазона.

fromSTACAPI(stac_api, {query}, {attribute_dict}, {request_method}, {request_params}, {context})

Создает объект RasterCollection из запроса SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) API поиска.

Имя	Объяснение	Тип данных
stac_api	The URL of the STAC API root endpoint. This is the STAC API where the search will be performed, for example, "https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1". The following STAC APIs are supported: https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1—The following collections are supported: daymet-annual-pr, daymet-daily-hi, 3dep-seamless, 3dep-lidar-dsm, sentinel-1-rtc, gridmet, daymet-annual-na, daymet-monthly-na, daymet-annual-hi, daymet-monthly-hi, daymet-monthly-pr, hgb, cop-dem-glo-30, cop-dem-glo-90, terraclimate, gnatsgo-rasters, 3dep-lidar-hag, 3dep-lidar-intensity, 3dep-lidar-pointsourceid, mtbs, noaa-c-cap, alos-fnf-mosaic, 3dep-lidar-returns, mobi, landsat-c2-l2, chloris-biomass, daymet-daily-pr, 3dep-lidar-dtm-native, 3dep-lidar-classification, 3dep-lidar-dtm, gap, alos-dem, jrc-gsw, hrea, sentinel-2-l2a, daymet-daily-na, nrcan-landcover, ecmwf-forecast, noaa-mrms-qpe-24h-pass2, sentinel-1-grd, nasadem, io-lulc, landsat-c2-l1, drcog-lulc, chesapeake-lc-7, chesapeake-lc-13, chesapeake-lu, noaa-mrms-qpe-1h-pass1, noaa-mrms-qpe-1h-pass2, noaa-nclimgrid-monthly, usda-cdl, esa-cci-lc, esa-cci-lc-netcdf, noaa-climate-normals-netcdf, noaa-climate-normals-gridded, io-lulc-9-class, io-biodiversity, naip, noaa-cdr-sea-surface-temperature-whoi, noaa-cdr-ocean-heat-content, noaa-cdr-sea-surface-temperature-whoi-netcdf, sentinel-3-olci-wfr-l2-netcdf, noaa-cdr-ocean-heat-content-netcdf, sentinel-3-synergy-v10-l2-netcdf, sentinel-3-olci-lfr-l2-netcdf, sentinel-3-slstr-lst-l2-netcdf, sentinel-3-slstr-wst-l2-netcdf, sentinel-3-synergy-syn-l2-netcdf, sentinel-3-synergy-vgp-l2-netcdf, sentinel-3-synergy-vg1-l2-netcdf, esa-worldcover, modis-64A1-061, modis-17A2H-061, modis-11A2-061, modis-17A2HGF-061, modis-17A3HGF-061, modis-09A1-061, modis-16A3GF-061, modis-21A2-061, modis-43A4-061, modis-09Q1-061, modis-14A1-061, modis-13Q1-061, modis-14A2-061, modis-15A2H-061, modis-11A1-061, modis-15A3H-061, modis-13A1-061, modis-10A2-061, modis-10A1-061, and aster-l1t. https://earth-search.aws.element84.com/v0—All collections are supported. https://earth-search.aws.element84.com/v1—All collections are supported. https://services.sentinel-hub.com/api/v1/catalog/1.0.0—All collections are supported. https://landsatlook.usgs.gov/stac-server—All collections are supported. https://geoportalstac.azurewebsites.net/stac—All collections are supported. https://gpt.geocloud.com/sentinel/stac—All collections are supported.	String
query (Дополнительный)	The GET or POST request query dictionary that will be used to query a STAC API search endpoint. The key-value pairs depend on the specification of the stac_api value and the request_method value. { "collections": ["sentinel-2-l2a"], "bbox": [-110, 39.5, -105, 40.5], "query": {"eo:cloud_cover": {"lt": 0.5}}, "datetime": "2020-10-05T00:00:00Z/2020-10-10T12:31:12Z", "limit": 100 } For the bbox key, Extent and Polygon objects are also accepted (in any spatial reference).	Dictionary
attribute_dict (Дополнительный)	The attribute information that will be added to each STAC item raster returned from the query. For each key-value pair, the key is the attribute name, and the value is a list of values that represent the attribute value for each raster. Attribute values can also be collected from the STAC items automatically using the STAC item metadata information. To do this, specify the STAC item property name for the attribute of interest as key-value pairs (attribute display name: STAC item property name). { "Name": "id", "Sensor": "platform", "StdTime": "datetime", "Cloud Cover": "eo:cloud_cover", "Spatial Reference": "proj:epsg", "Extent": "bbox" } Примечание: If no Geometry key is specified, it will be automatically added for each raster in the RasterCollection object based on its STAC item's geometry property and will be in "Spatial Reference": {"wkid": 4326}.	Dictionary
request_method (Дополнительный)	Specifies the HTTP request method that will be used with the STAC API for the search. GET—A GET request will be sent to the STAC API. POST—A POST request will be sent to the STAC API. Example: "POST" (Значение по умолчанию — POST)	String
request_params (Дополнительный)	The parameters of the STAC API search request. Specify the requests.post() or requests.get() method parameters and values in dictionary format. { "verify": False, "headers": {"Authorization": "Bearer access_token_string"} }	Dictionary
context (Дополнительный)	Additional properties that will be used to control the creation of the object. The dictionary supports the assetManagement and processingTemplate keys. The assetManagement key specifies how to manage and select assets for the RasterCollection object. If multiple assets are selected, the collection will be composed of multiband rasters from those selected asset types. The value can be a list, string, or dictionary. When working with individual assets, the asset key can be specified directly, for example, "B02" or {"key": "B02"}, or as a list. Each item in the list represents an asset key or identifier. Items in the list can be strings representing the asset key directly, or dictionaries providing additional details for locating the asset. If the value of the assetManagement key is a dictionary, the following keys are supported: key—A string representing the unique identifier for an asset, for example, "red". path—A list representing the hierarchy of keys to navigate to the asset, for example, ["alternate", "s3"]. hrefKey—A string representing the key to access the asset URL, for example, "msft:https-url". If this value is different from the default href key, specify it here. Examples: { "assetManagement": [ "red", "blue" ] } { "assetManagement": { "key": "tasmin", "hrefKey": "msft:https-url" } } { "assetManagement": [ {"key": "TRAD", "path": ["alternate", "s3"]}, {"key": "DRAD", "path": ["alternate", "s3"]} ] } The processingTemplate key specifies the processing template that will be applied to the individual rasters in the collection. This is supported for selected collections and raster types. For more information about collections and raster types, see Satellite sensor raster types. The default for supported raster types is "Multiband"; otherwise, it's None. Example: { "processingTemplate": "Surface Reflectance" }	Dictionary

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Возвращается новый экземпляр этого класса

fromSTACCatalog(stac_catalog, {attribute_dict}, {request_params}, {context})

Создает объект RasterCollection из статического каталога SpatioTemporal Asset Catalog (STAC).

Имя	Объяснение	Тип данных
stac_catalog	The URL of the STAC item, a pystac.Catalog object, or a pystac.Collection object. If a URL is provided, the value must be a static STAC item URL or a STAC API item URL, for example, "https://maxar-opendata.s3.amazonaws.com/events/India-Floods-Oct-2023/collection.json". The following static catalogs (and their underlying child catalogs) are supported: https://capella-open-data.s3.us-west-2.amazonaws.com/stac/catalog.json—The GEO, GEC, and SICD product types are supported. https://maxar-opendata.s3.amazonaws.com/events/catalog.json https://storage.googleapis.com/cfo-public/catalog.json https://nz-imagery.s3-ap-southeast-2.amazonaws.com/catalog.json https://raw.githubusercontent.com/m-mohr/oam-example/main/catalog.json https://dop-stac.opengeodata.lgln.niedersachsen.de/catalog.json https://pta.data.lit.fmi.fi/stac/root.json https://datacloud.icgc.cat/stac-catalog/catalog.json	String
attribute_dict (Дополнительный)	The attribute information that will be added to each STAC item raster returned from the query. For each key-value pair, the key is the attribute name, and the value is a list of values that represent the attribute value for each raster. Attribute values can also be collected from the STAC items automatically using the STAC item metadata information. To do this, specify the STAC item property name for the attribute of interest as key-value pairs (attribute display name: STAC item property name). { "Name": "id", "Sensor": "platform", "StdTime": "datetime", "Cloud Cover": "eo:cloud_cover", "Spatial Reference": "proj:epsg", "Extent": "bbox" } Примечание: If no Geometry key is specified, it will be automatically added for each raster in the RasterCollection object based on its STAC item's geometry property and will use a spatial reference as follows: "Spatial Reference": {"wkid": 4326}.	Dictionary
request_params (Дополнительный)	The parameters of the STAC catalog or item request. Specify the requests.post() or requests.get() method parameters and values in dictionary format. { "verify": False, "headers": {"Authorization": "Bearer access_token_string"} }	Dictionary
context (Дополнительный)	Additional properties that will be used to control the creation of the object. The dictionary supports the assetManagement and processingTemplate keys. The assetManagement key specifies how to manage and select assets for the RasterCollection object. If multiple assets are selected, the collection will be composed of multiband rasters from those selected asset types. The value can be a list, string, or dictionary. When working with individual assets, the asset key can be specified directly, for example, "B02" or {"key": "B02"}, or as a list. Each item in the list represents an asset key or identifier. Items in the list can be strings representing the asset key directly, or dictionaries providing additional details for locating the asset. If the value of the assetManagement key is a dictionary, the following keys are supported: key—A string representing the unique identifier for an asset, for example, "red". path—A list representing the hierarchy of keys to navigate to the asset, for example, ["alternate", "s3"]. hrefKey—A string representing the key to access the asset URL, for example, "msft:https-url". If this value is different from the default href key, specify it here. Examples: { "assetManagement": [ "red", "blue" ] } { "assetManagement": { "key": "tasmin", "hrefKey": "msft:https-url" } } { "assetManagement": [ {"key": "TRAD", "path": ["alternate", "s3"]}, {"key": "DRAD", "path": ["alternate", "s3"]} ] } The processingTemplate key specifies the processing template that will be applied to the individual rasters in the collection. This is supported for selected collections and raster types. For more information about collections and raster types, see Satellite sensor raster types. The default for supported raster types is "Multiband"; otherwise, it's None. Example: { "processingTemplate": "Surface Reflectance" }	Dictionary

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Возвращается новый экземпляр этого класса

getFieldValues(field_name, {max_count})

Возвращает значения указанного поля из коллекции растров.

Имя	Объяснение	Тип данных
field_name	Имя поля, из которого извлекаются значения.	String
max_count (Дополнительный)	Целое, задающее максимальное число возвращаемых значений поля. Значения будут возвращаться в порядке, соответствующем порядку растровых элементов в коллекции. Если значение не задано, будут возвращены все значения данного поля. (Значение по умолчанию — None)	Integer

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
String	Список значений для заданного поля.

groupBy(field_name)

Группирует коллекцию растров на основе поля. Каждая сгруппированная коллекция растров доступна через значение поля.

Имя	Объяснение	Тип данных
field_name	The name of the field. Items with the same field values will be grouped together.	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Dictionary	Словарь, содержащий сгруппированные коллекции растров. Ключ словаря — это значение поля, связанное с именем поля, которое использовалось для задания группировки. Значение словаря представляет собой коллекцию растров, в которой имя поля содержит одно и то же значение поля.

majority({ignore_nodata[ignore_nodata,...]}, {extent_type}, {cellsize_type})

Возвращает растровый объект, в котором каждый канал содержит значение пиксела, встречающееся в этом канале всех растров коллекции наиболее часто.

Например, если в коллекции имеется 10 растровых элементов, каждый с четырьмя каналами, метод majority определит значение пиксела, которое наиболее часто встречается во всех растрах в канале 1, в канале 2, в канале 3 и в канале 4; возвращается четырехканальный растр. Номера каналов сопоставляются между растрами с помощью индекса канала, поэтому у элементов коллекции растров должен быть одинаковый порядок каналов.

Имя	Объяснение	Тип данных
ignore_nodata[ignore_nodata,...] (Дополнительный)	Specifies whether NoData values are ignored. (Значение по умолчанию — True)	Boolean
extent_type (Дополнительный)	Computes the extent of the output raster object when the input rasters have different extents. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String
cellsize_type (Дополнительный)	Computes the cell size of the output raster object when the input rasters have different cell sizes. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Растр, в котором каждый канал содержит наиболее частое значение пиксела, встречающееся в данном канале всех растров коллекции.

map(func)

Сопоставляет функцию Python с коллекцией растров.

Имя	Объяснение	Тип данных
func	The Python function to map over the raster collection. The return value of the function must be a dictionary in which one of the keys is raster. For example, {"raster": output_raster_object, "name": input_item_name["name"]}. def NDVI(item): """Define a Python function to calculate NDVI""" # Create the raster object from the item raster_obj = item['Raster'] # Create raster objects for the red and NIR bands red, nir = raster_obj.getRasterBands(["red", "nir"]) # Compute NDVI ndvi = (nir-red)/(nir+red) return {"raster": ndvi, "name": item['Name'], "stdTime": item['AcquisitionDate']} ndvi_rc = rc.map(NDVI)	Function

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Растровая коллекция, каждый элемент которой содержит растр с примененной функцией и присоединенными атрибутами.

max({ignore_nodata[ignore_nodata,...]}, extent_type, cellsize_type)

Возвращает растровый объект, в котором каждый канал содержит максимальные значения пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

Например, если в коллекции имеется 10 растровых элементов, каждый с четырьмя каналами, метод max вычислит максимальное значение пиксела, которое встречается во всех растрах в канале 1, в канале 2, в канале 3 и в канале 4; возвращается четырехканальный растр. Номера каналов сопоставляются между растрами с помощью индекса канала, поэтому у элементов коллекции растров должен быть одинаковый порядок каналов.

Имя	Объяснение	Тип данных
ignore_nodata[ignore_nodata,...] (Дополнительный)	Specifies whether NoData values are ignored. (Значение по умолчанию — True)	Boolean
extent_type	Computes the extent of the output raster object when the input rasters have different extents. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String
cellsize_type	Computes the cell size of the output raster object when the input rasters have different cell sizes. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Растр, в котором каждый канал содержит максимальные значения пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

mean({ignore_nodata[ignore_nodata,...]}, {extent_type}, {cellsize_type})

Возвращает растровый объект, в котором каждый канал содержит средние значения пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

Например, если в коллекции имеется 10 растровых элементов, каждый с четырьмя каналами, метод mean вычислит среднее значение пиксела, которое встречается во всех растрах в канале 1, в канале 2, в канале 3 и в канале 4; возвращается четырехканальный растр. Номера каналов сопоставляются между растрами с помощью индекса канала, поэтому у элементов коллекции растров должен быть одинаковый порядок каналов.

Имя	Объяснение	Тип данных
ignore_nodata[ignore_nodata,...] (Дополнительный)	Specifies whether NoData values are ignored. (Значение по умолчанию — True)	Boolean
extent_type (Дополнительный)	Computes the extent of the output raster object when the input rasters have different extents. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String
cellsize_type (Дополнительный)	Computes the cell size of the output raster object when the input rasters have different cell sizes. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Растр, в котором каждый канал содержит средние значения пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

median({ignore_nodata[ignore_nodata,...]}, {extent_type}, {cellsize_type})

Возвращает растровый объект, в котором каждый канал содержит медианные значения пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

Например, если в коллекции имеется 10 растровых элементов, каждый с четырьмя каналами, метод median вычислит медианное значение пиксела, которое встречается во всех растрах в канале 1, в канале 2, в канале 3 и в канале 4; возвращается четырехканальный растр. Номера каналов сопоставляются между растрами с помощью индекса канала, поэтому у элементов коллекции растров должен быть одинаковый порядок каналов.

Имя	Объяснение	Тип данных
ignore_nodata[ignore_nodata,...] (Дополнительный)	Specifies whether NoData values are ignored. (Значение по умолчанию — True)	Boolean
extent_type (Дополнительный)	Computes the extent of the output raster object when the input rasters have different extents. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String
cellsize_type (Дополнительный)	Computes the extent of the output raster object when the input rasters have different extents. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Растр, в котором каждый канал содержит медианные значения пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

merge(collection2)

Возвращает объединенную коллекцию растров, включающую все растры из двух коллекций растров.

Имя	Объяснение	Тип данных
collection2	The raster collection to be merged.	RasterCollection

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Объединенная коллекция растров.

min({ignore_nodata[ignore_nodata,...]}, {extent_type}, {cellsize_type})

Возвращает растровый объект, в котором каждый канал содержит минимальные значения пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

Например, если в коллекции имеется 10 растровых элементов, каждый с четырьмя каналами, метод min вычислит минимальное значение пиксела, которое встречается во всех растрах в канале 1, в канале 2, в канале 3 и в канале 4; возвращается четырехканальный растр. Номера каналов сопоставляются между растрами с помощью индекса канала, поэтому у элементов коллекции растров должен быть одинаковый порядок каналов.

Имя	Объяснение	Тип данных
ignore_nodata[ignore_nodata,...] (Дополнительный)	Specifies whether NoData values are ignored. (Значение по умолчанию — True)	Boolean
extent_type (Дополнительный)	Computes the extent of the output raster object when the input rasters have different extents. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String
cellsize_type (Дополнительный)	Computes the cell size of the output raster object when the input rasters have different cell sizes. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Растр, в котором каждый канал содержит минимальные значения пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

mosaic({mosaic_method})

Возвращает набор растровых данных, в котором все элементы растровой коллекции собраны в мозаику и составляют единый растр.

Имя	Объяснение	Тип данных
mosaic_method (Дополнительный)	The method that will be used for overlapping areas between adjacent raster items. Mosaic method options include the following: FIRST—The pixel value from the first raster that is overlapping will be determined. LAST—The pixel value from the last raster that is overlapping will be determined. MEAN—The average pixel value from the two rasters that are overlapping will be determined. MINIMUM—The lower pixel value from the two raster datasets that are overlapping will be determined. MAXIMUM—The higher pixel value from the two raster datasets that are overlapping will be determined. SUM—The sum of pixel values from the two rasters that are overlapping will be determined. For more information about mosaic methods, see Displaying overlapping imagery. (Значение по умолчанию — First)	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Набор растровых данных с растровыми элементами из коллекции, собранными в мозаику.

qualityMosaic(quality_rc_or_list, {statistic_type})

Возвращает набор растровых данных, в котором все элементы растровой коллекции собраны в мозаику и составляют единый растр, на основе требований к качеству.

Имя	Объяснение	Тип данных
quality_rc_or_list	Растровая коллекция или список растров, использующиеся как индикаторы качества. Например, Band 1 из Landsat 8 - это канал Coastal/Aerosol, который может использоваться для определения концентрации в атмосфере мелкодисперсных аэрозольных частиц, таких как дым или туман. Для коллекции изображений Landsat 8, используйте метод selectBands для возврата объекта RasterCollection, содержащего только Band 1 из каждого растрового элемента. Число растровых элементов в quality_rc_or_list должно соответствовать числу элементов в коллекции растров, по которой строится мозаика.	RasterCollection
statistic_type (Дополнительный)	Статистика, используемая для сравнения входной коллекции или списка растров качества. MAX—Максимальное значение пиксела во входных растрах качества будет значением пиксела выходного растра. Используется по умолчанию. MEDIAN—Медианное значение пиксела во входных растрах качества будет значением пиксела выходного растра. MIN—Минимальное значение пиксела во входных растрах качества будет значением пиксела выходного растра. Например, для построения мозаики по коллекции входных растров, таких как упоминалось ранее, с минимальной концентрацией аэрозолей наверху, используйте статистику MIN.	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Набор растровых данных с растровыми элементами из коллекции, собранными в мозаику.

reduce(func[func,...], {func_args})

Возвращает растровый объект, в котором все изображения коллекции собираются в одно изображение, основанное на функции редуктора.

Например, если в коллекции имеется десять растровых элементов, каждый с четырьмя каналами, в качестве редуктора можно задать метод Min. Это вернет четырехканальный растр, в котором каждый канал содержит минимальные значения для всех десяти растров.

Имя	Объяснение	Тип данных
func[func,...]	The function used to reduce the raster collection. This argument also accepts a custom reducer function. (Значение по умолчанию — None)	String
func_args (Дополнительный)	A dictionary that contains additional parameters for the reducer function. rc = RasterCollection("<data path>") max_raster = rc.reduce(func=Max, func_args={'extent_type': 'UnionOf', 'cellsize_type': 'MinOf', 'ignore_nodata': True, 'process_as_multiband': True}) (Значение по умолчанию — None)	Dictionary

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, удовлетворяющая методу редуктора.

selectBands(band_ids_or_names[band_ids_or_names,...])

Выбирает список каналов из каждого элемента растра в коллекции растров и возвращает коллекцию растров, содержащую элементы растров только с выделенными каналами.

Имя	Объяснение	Тип данных
band_ids_or_names[band_ids_or_names,...]	Имена или порядковые номера каналов, которые будут включены в возвращаемые элементы растров. Это может быть указано одной строкой, целым числом или списком строк или целых чисел.	Object

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция растров, содержащих только выделенные каналы.

sort(field_name, {ascending})

Сортирует коллекцию растров по имени поля и возвращает коллекцию растров в заданном порядке.

Имя	Объяснение	Тип данных
field_name	Имя поля, которое будет использоваться при сортировке.	String
ascending (Дополнительный)	Указывает порядок сортировки – по возрастанию или по убыванию. (Значение по умолчанию — True)	Boolean

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
RasterCollection	Коллекция элементов растров после сортировки.

std({ignore_nodata[ignore_nodata,...]}, {extent_type}, {cellsize_type})

Возвращает растровый объект, в котором каждый канал содержит значения пикселов стандартного отклонения, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

Например, если в коллекции имеется 10 растровых элементов с четырьмя каналами, метод std вычислит значение стандартного отклонения пиксела, которое встречается во всех растрах в каналах 1, 2, 3 и 4; возвращается четырехканальный растр. Номера каналов сопоставляются между растрами с помощью индекса канала, поэтому у элементов коллекции растров должен быть одинаковый порядок каналов.

Имя	Объяснение	Тип данных
ignore_nodata[ignore_nodata,...] (Дополнительный)	Specifies whether NoData values are ignored. (Значение по умолчанию — True)	Boolean
extent_type (Дополнительный)	Computes the extent of the output raster object when the input rasters have different extents. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String
cellsize_type (Дополнительный)	Computes the cell size of the output raster object when the input rasters have different cell sizes. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster. (Значение по умолчанию — FirstOf)	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Растр, в котором каждый канал содержит значения пикселов стандартного отклонения, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

sum({ignore_nodata[ignore_nodata,...]}, {extent_type}, {cellsize_type})

Возвращает растровый объект, в котором каждый канал содержит сумму значений пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

Например, если в коллекции имеется 10 растровых элементов, каждый с четырьмя каналами, метод sum вычислит сумму значений пикселов, которые встречаются во всех растрах в канале 1, в канале 2, в канале 3 и в канале 4; возвращается четырехканальный растр. Номера каналов сопоставляются между растрами с помощью индекса канала, поэтому у элементов коллекции растров должен быть одинаковый порядок каналов.

Имя	Объяснение	Тип данных
ignore_nodata[ignore_nodata,...] (Дополнительный)	Specifies whether NoData values are ignored. (Значение по умолчанию — True)	Boolean
extent_type (Дополнительный)	Computes the extent of the output raster object when the input rasters have different extents. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster.	String
cellsize_type (Дополнительный)	Computes the cell size of the output raster object when the input rasters have different cell sizes. FirstOf—Defines the output extent using the extent of the first input raster. IntersectionOf—Defines the output extent as the intersecting area of the input rasters. UnionOf—Defines the output extent as the total extent of the input rasters. LastOf—Defines the output extent using the extent of the last input raster.	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Растр, в котором каждый канал содержит сумму значений пикселов, встречающееся в этом канале во всех растрах коллекции.

summarizeField(field_name, {summary_type[summary_type,...]})

Суммирует объекты конкретного поля для коллекции растров.

Имя	Объяснение	Тип данных
field_name	The field name to summarize.	String
summary_type[summary_type,...] (Дополнительный)	The summary methods to calculate for the selected field. One or more methods can be specified. COUNT—Calculates the number of non-null values of the selected field. COUNT_DISTINCT—Calculates the number of distinct values of the selected field. FIRST—Calculates the field value of the first object in the collection. HISTOGRAM—Calculates a histogram of the selected field. MAX—Calculates the maximum of the values of the selected field. MEAN—Calculates the mean of the selected field. MIN—Calculates the minimum of the values of the selected field. PRODUCT—Calculates the product of the values of the selected field. SAMPLE_SD—Calculates the sample standard deviation of the values of the selected field. SAMPLE_VAR—Calculates the sample variance of the values of the selected field. SUM—Calculates the sum of the values of the selected field. TOTAL_SD—Calculates the total standard deviation of the values of the selected field. TOTAL_VAR—Calculates the total variance of the values of the selected field. ALL—Calculates all the above statistics of the selected field. (Значение по умолчанию — ALL)	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Dictionary	Словарь методов и значений.

toMultidimensionalRaster(variable_field_name, dimension_field_names[dimension_field_names,...])

Возвращает многомерный набор растровых данных, в котором каждый элемент коллекции растров является срезом в многомерном растре.

Имя	Объяснение	Тип данных
variable_field_name	Имя поля, которое содержит имена переменных.	String
dimension_field_names[dimension_field_names,...]	Имя поля или полей, которые содержат имена размерностей. Может быть задано одной строкой или списком строк. Для измерений, связанных со временем, имя поля должно соответствовать одному из следующих примеров, чтобы оно распознавалось как поле времени: StdTime, Date, Time или AcquisitionDate. Для измерений, не связанных со временем, значения в таких полях должны быть типа Double. Если имеется два или более измерения, используйте запятую для разделения полей (например, dimension_field_names = ["Time", "Depth"]).	String

Возвращаемое значение

Тип данных	Объяснение
Raster	Многомерный растровый объект. Каждый элемент коллекции растров является срезом в многомерном растре.

Пример кода

RasterCollection, пример 1 (окно Python)

Создает коллекцию растров из набора данных мозаики и фильтрует эту коллекцию по дате.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Construct a collection from a mosaic dataset
rc = RasterCollection(r'C:\data.gdb\time_series_landsat_images')

# Filter the collection to extract all images before year 2009
filtered_rc = rc.filterByTime(end_time = '2009-01-01T00:00:00',
    time_field_name = 'AcquisitionDate')

# Return the dates in the filtered collection
dates = filtered_rc.getFieldValues('AcquisitionDate')

RasterCollection, пример 2 (окно Python)

Создает коллекцию растров из набора данных мозаики и фильтрует эту коллекцию по геометрии.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Construct a collection from a mosaic dataset
rc = RasterCollection(r'C:\data.gdb\time_series_landsat_images')

# Define line geometry
line = arcpy.Polyline(arcpy.Array([arcpy.Point(54.9243963, 23.9279934),
    arcpy.Point(55.29, 25.6)]),arcpy.SpatialReference(4326))

# Filter the collection to extract images that intersect with line geometry
filtered_rc = rc.filterByGeometry(line)

# Return the total number of items in the filtered collection
count = filtered_rc.count

Пример RasterCollection 3 (автономный скрипт)

Создает коллекцию растров из набора данных мозаики и фильтрует эту коллекцию по атрибуту.

# Name: RasterCollection_Ex_03.py
# Description: Generates a raster collection from a mosaic dataset and
#              filters by an attribute field
# Requirements: ArcGIS Image Analyst

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Define arguments
mosaic_dataset = r'C:\data.gdb\time_series_landsat_images'

# Construct a collection from a mosaic dataset
rc = RasterCollection(mosaic_dataset)

# Filter the collection to extract only images from Landsat 7
Landsat7_rc = rc.filterByAttribute("SensorName", "contain", "Landsat7")

# Return the names of the sensors in the filtered collection to double confirm
sensors= Landsat7_rc.getFieldValues(field_name)

RasterCollection, пример 4 (окно Python)

Создает коллекцию растров из списка растров с NDVI и возвращает максимальные значения NDVI для каждого пиксела во всей коллекции.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
from arcpy import env

# Set workspace
arcpy.env.workspace = "C:/Data/NDVI"

# Get the list of tiff files from the workspace
NDVI_tiff_list = arcpy.ListRasters("*", "TIF")

# Generate a list of raster file names without the .tif extension
name_list = []
for NDVI in NDVI_tiff_list:
    name_list.append(NDVI.replace(".tif", ""))

# Construct a collection from the list of raster file names
rc = RasterCollection(NDVI_tiff_list, {'name':name_list})

# Return a raster object where every pixel contains the
# maximum value of that pixel over the entired NDVI raster collection
max_NDVI_rc = rc.max()

# Save the new raster object
max_NDVI_rc.save(r'C:\output\max_NDVI_raster.tif')

RasterCollection, пример 5 (окно Python)

Сопоставляет функцию Python с коллекцией растров для создания новой коллекции.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Construct a collection from a mosaic dataset
rc = RasterCollection(r'C:\Data.gdb\Landsat8_TimeSeries')

# Define a Python function to calculate the Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI)
def SAVI(item):
    # Get the raster object from the item
    raster = item['Raster']
    # Get the raster objects for the NIR and Red bands
    Red_band, NIR_band = raster.getRasterBands(["red","nir"])
    # Compute the index
    savi_index = ((1.5 * (NIR_band - Red_band))/(NIR_band + Red_band + 0.5))
    return{"raster": savi_index, "name": "Soil_Adjusted_Vegetation_Index", "StdTime":item['AcquisitionDate']}

# Run the Python function over the raster collection and generate a new collection
SAVI_rc = rc.map(SAVI)

# save it as a multidimensional raster
mdim_raster = SAVI_rc.toMultidimensionalRaster(variable_field_name = "name", dimension_field_names = "StdTime")
mdim_raster.save(r'C:\output\time_series_SAVI_raster.crf')

RasterCollection, пример 6 (окно Python)

Создает объект RasterCollection из запроса SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) API поиска.

# Import system modules
from arcpy.ia import *
from arcpy import AIO

# 1) Creates a raster collection from Earth Search STAC API

# Defining query parameters
query_params = {
    "collections": ["sentinel-2-l2a"],
    "bbox": [-110, 39.5, -105, 40.5],
    "query": {"eo:cloud_cover": {"lt": 10}},
    "datetime": "2020-10-05T00:00:00Z/2020-10-10T12:31:12Z",
    "limit": 5,
}

# Define attribute dictionary using the STAC Item properties
attribute_dict = {
    "Name": "id",
    "Platform": "platform",
    "StdTime": "datetime",
    "Cloud Cover": "eo:cloud_cover",
    "Spatial Reference": "proj:epsg",
    "Extent": "bbox",
}

# Construct a collection from the Sentinel-2 L2A data accesible through Earth Search STAC API

sentinel_2_rc = RasterCollection.fromSTACAPI(
    stac_api="https://earth-search.aws.element84.com/v1",
    query=query_params,
    attribute_dict=attribute_dict,
)

# Filter the collection further to work with data only from the Sentinel-2A satellite
filtered_rc = sentinel_2_rc.filterByAttribute("Platform", "EQUALS", "sentinel-2a")

# 2) Creates a raster collection from Planetray computer STAC API

# Defining query parameters
query_params = {
    "collections": ["naip"],
    "bbox": [-122.2751, 47.5469, -121.9613, 47.7458],
    "datetime": "2018-12-01/2020-12-31",
    "limit": 5,
}

# Define attribute dictionary using the STAC Item properties
attribute_dict = {
    "Name": "id",
    "GSD": "gsd",
    "StdTime": "datetime",
    "State": "naip:state",
    "Spatial Reference": "proj:epsg",
    "Extent": "bbox",
}

# Construct a collection from the NAIP data accesible through Planetary Computer STAC API
naip_rc = RasterCollection.fromSTACAPI(
    stac_api="https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1",
    query=query_params,
    attribute_dict=attribute_dict,
)

# Define a Python function to map grayscale raster function to the whole collection
def grayscale(item):
    # Get the raster object from the item
    raster = item["Raster"]
    # Get the raster objects for the NIR and Red bands
    gray_raster = Grayscale(raster)
    # Compute the index
    return {
        "raster": gray_raster,
        "name": f"gray_{item['Name']}",
        "StdTime": item["StdTime"],
    }

# apply grayscale function to each raster item in the raster collection using the map function
gray_rc = naip_rc.map(grayscale)

# work with the first raster in the grayscale collection
gray_raster_1 = gray_rc[0]["Raster"]

# 3) Creates a raster collection from the Landsat-9 C2-L2 data accesible through

# Digital Earth Africa STAC API (with custom asset selection) - Requires acs (AIO object).

landsat_dea_acs = AIO(r"C:\acsfiles\s3_dea_landsat.acs")

landsat_dea_rc = RasterCollection.fromSTACAPI(
      stac_api="https://explorer.digitalearth.africa/stac",
      query={
    "collections": ["ls9_sr"],
    "bbox": [
            25.982987096443583,
            29.249912751222965,
            28.30879111403085,
            31.348538968581714,
          ],
         "datetime": "2023-12-25/2023-12-31",
    },
    attribute_dict={
        "Name": "id",
        "Sensor": "platform",
        "Cloud Cover": "eo:cloud_cover",
        "Row": "landsat:wrs_row",
        "Path": "landsat:wrs_path",
    },
    context={"assetManagement": ["SR_B4", "SR_B3", "SR_B2"]}, # rgb
)

RasterCollection, пример 7 (окно Python)

Создает объект RasterCollection из статического каталога SpatioTemporal Asset Catalog (STAC).

# Import system modules
from arcpy.ia import *

# 1) Creates a raster collection from Maxar STAC (Static Catalog)

# Define attribute dictionary using the STAC Item properties
attribute_dict = {
    "Name": "id",
    "Platform": "platform",
    "StdTime": "datetime",
    "Data Area": "tile:data_area",
    "Clouds Percent": "tile:clouds_percent",
    "Spatial Reference": "proj:epsg",
}

# Construct a collection from Maxar STAC

maxar_rc = RasterCollection.fromSTACCatalog(
     stac_catalog="https://maxar-opendata.s3.amazonaws.com/events/Emilia-Romagna-Italy-flooding-may23/ard/acquisition_collections/103005009DF96A00_collection.json",
     attribute_dict=attribute_dict,
)

# Filter the collection further to only work with data that has tile area less than 15 square kilometer

filtered_rc =maxar_rc.filterByAttribute("Data Area", "LESS_THAN", 15)

# 2) Creates a raster collection from New Zealand Imagery STAC (Static Catalog)

# Define attribute dictionary using the STAC Item properties
attribute_dict = {
   "Name": "id",
   "Start StdTime": "start_datetime",
   "End StdTime": "end_datetime",
   "Extent": "bbox",
}

# Construct a collection from New Zealand Imagery STAC

nz_rc = RasterCollection.fromSTACCatalog(
     stac_catalog="https://nz-imagery.s3-ap-southeast-2.amazonaws.com/tasman/tasman_snc30002_2002_0.75m/rgb/2193/collection.json",
     attribute_dict=attribute_dict,
)

# Define a Python function to map grayscale raster function to the whole collection

def grayscale(item):
    # Get the raster object from the item
    raster = item["Raster"]

    # Get the raster objects for the NIR and Red bands
    gray_raster = Grayscale(raster)

    # Compute the index
    return {
        "raster": gray_raster,
        "name": f"gray_{item['Name']}",
        "StdTime": item["Start StdTime"],
        }

# apply grayscale function to each raster item in the raster collection using the map function

gray_rc = nz_rc.map(grayscale)

# work with the first raster in the grayscale collection

gray_raster_1 = gray_rc[8]["Raster"]

#3) Creates a raster collection from UMBRA STAC (with custom asset selection)

umbra_rc = RasterCollection.fromSTACCatalog(
stac_catalog="https://s3.us-west-2.amazonaws.com/umbra-open-data-catalog/stac/2024/2024-02/2024-02-19/catalog.json",
       attribute_dict={
    "Name": "id",
    "Sensor": "platform",
    "StdTime": "datetime",
    "Polarizations": "sar:polarizations",
    "Extent": "bbox",
    },
    context={"assetManagement": ["GEC"]},
    )