Salvar as melhores junções

Para salvar apenas a melhor correspondência de cada elemento em uma coleção, use um ee.Join.saveBest(). A mesclagem saveBest() funciona de uma maneira equivalente à mesclagem saveAll(), exceto para cada elemento na coleção primary, ela salva o elemento da coleção secondary com a melhor correspondência. Os elementos não correspondentes na coleção principal são descartados. Suponha que a intenção seja encontrar uma imagem meteorológica mais próxima no tempo de cada imagem Landsat na coleção primary. Para realizar essa mesclagem, a ee.Filter precisa ser redefinida para uma única condição de mesclagem. Os filtros combinados não funcionam com saveBest(), porque é ambíguo como combinar classificações de vários subfiltros:

Editor de código (JavaScript)

// Load a primary collection: Landsat imagery.
var primary = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filterDate('2014-04-01', '2014-06-01')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-122.092, 37.42));

// Load a secondary collection: GRIDMET meteorological data
var gridmet = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/GRIDMET');

// Define a max difference filter to compare timestamps.
var maxDiffFilter = ee.Filter.maxDifference({
  difference: 2 * 24 * 60 * 60 * 1000,
  leftField: 'system:time_start',
  rightField: 'system:time_start'
});

// Define the join.
var saveBestJoin = ee.Join.saveBest({
  matchKey: 'bestImage',
  measureKey: 'timeDiff'
});

// Apply the join.
var landsatMet = saveBestJoin.apply(primary, gridmet, maxDiffFilter);

// Print the result.
print(landsatMet);

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e o uso de geemap para desenvolvimento interativo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a primary collection: Landsat imagery.
primary = (
    ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA')
    .filterDate('2014-04-01', '2014-06-01')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-122.092, 37.42))
)

# Load a secondary collection: GRIDMET meteorological data
gridmet = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/GRIDMET')

# Define a max difference filter to compare timestamps.
max_diff_filter = ee.Filter.maxDifference(
    difference=2 * 24 * 60 * 60 * 1000,
    leftField='system:time_start',
    rightField='system:time_start',
)

# Define the join.
save_best_join = ee.Join.saveBest(matchKey='bestImage', measureKey='timeDiff')

# Apply the join.
landsat_met = save_best_join.apply(primary, gridmet, max_diff_filter)

# Print the result.
display(landsat_met)

Uma mesclagem saveBest() define o nome da propriedade em que armazenar a melhor correspondência (‘bestImage’) e o nome da propriedade em que armazenar a qualidade da métrica de correspondência (‘timeDiff’). A inspeção dos resultados indica que uma imagem DAYMET correspondente foi adicionada à propriedade bestImage para cada cena do Landsat na coleção primary. Cada uma dessas imagens DAYMET tem a propriedade timeDiff indicando a diferença de tempo em milissegundos entre a imagem DAYMET e a Landsat, que será a menor entre as imagens DAYMET que atendem à condição no filtro.