इन्वर्टेड जॉइन

मान लें कि जॉइन करने का मकसद, primary कलेक्शन में मौजूद उन सभी इमेज को बनाए रखना है जो secondary कलेक्शन में नहीं हैं. ee.Join.inverted() का इस्तेमाल करके, इस तरह का इनवर्टेड जॉइन किया जा सकता है.

कोड एडिटर (JavaScript)

// Load a Landsat 8 image collection at a point of interest.
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-122.09, 37.42));

// Define start and end dates with which to filter the collections.
var april = '2014-04-01';
var may = '2014-05-01';
var june = '2014-06-01';
var july = '2014-07-01';

// The primary collection is Landsat images from April to June.
var primary = collection.filterDate(april, june);

// The secondary collection is Landsat images from May to July.
var secondary = collection.filterDate(may, july);

// Use an equals filter to define how the collections match.
var filter = ee.Filter.equals({
  leftField: 'system:index',
  rightField: 'system:index'
});

// Define the join.
var invertedJoin = ee.Join.inverted();

// Apply the join.
var invertedJoined = invertedJoin.apply(primary, secondary, filter);

// Print the result.
print('Inverted join:', invertedJoined);

Python सेटअप

Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a Landsat 8 image collection at a point of interest.
collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA').filterBounds(
    ee.Geometry.Point(-122.09, 37.42)
)

# Define start and end dates with which to filter the collections.
april = '2014-04-01'
may = '2014-05-01'
june = '2014-06-01'
july = '2014-07-01'

# The primary collection is Landsat images from April to June.
primary = collection.filterDate(april, june)

# The secondary collection is Landsat images from May to July.
secondary = collection.filterDate(may, july)

# Use an equals filter to define how the collections match.
filter = ee.Filter.equals(leftField='system:index', rightField='system:index')

# Define the join.
inverted_join = ee.Join.inverted()

# Apply the join.
inverted_joined = inverted_join.apply(primary, secondary, filter)

# Print the result.
display('Inverted join:', inverted_joined)

आउटपुट कुछ ऐसा दिखेगा:

Image LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140403 (17 bands)
Image LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140419 (17 bands)

इन्वर्टेड जॉइन में 3 अप्रैल और 19 अप्रैल की इमेज शामिल हैं. इससे पता चलता है कि ये इमेज primary कलेक्शन में मौजूद हैं, लेकिन secondary कलेक्शन में नहीं.