如何从 Google Colab 中的图像集合中提取多个像素的值？

Question

嗨， 我有一组 Sentinel-2 图像，想提取不同位置像素的 NDVI 值。但是，我不知道如何执行此步骤。我在下面提供了我的代码。

#这就是我在我感兴趣的区域“roi”上创建集合的方式：

def maskS2clouds(image):   
 qa = image.select('QA60');    
 cloudBitMask = 1 << 10;   
 cirrusBitMask = 1 << 11;   
 mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0).And(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)); 
 return image.updateMask(mask).divide(10000); 

#计算 NDVI

def addNDVI(image):   
 ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('ndvi') 
 return image.addBands([ndvi]) 

dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2').filterDate(first_date, end_date).filterBounds(roi).filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', cloud_percentage))\
 .map(addNDVI)\ 
 .map(maskS2clouds)\
 .sort('system:time_start')
 print("number of images:", dataset.size().getInfo())

#现在我有一个来自我导入的 .csv 文件（称为“points_Ferndale.csv”）的点列表：

points=pd.read_csv('/content/gdrive/My Drive/colab_input/points_Ferndale.csv') 

#from 'points'，我现在以这种方式提取了经纬度信息：

points2=points_coordinates.iloc[1:,:]; points3 = points2.to_numpy();

#如果我打印points3，我得到： [[-3.36411764 51.67790352] [-3.3395374 51.63922807] [-3.38080455 51.62893532] [-3.46511922 51.6209735]-3.46511922 51.6209736]-3.659573751.62077361.6207736.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.16.46.16.16.16.46.16.16.16.16.16.76.16.46.1659736

#问题是我现在不知道如何从我的图像集合中映射 ndvi 的值 #over 每个 #point in points3？

#我想我需要做一些类似的事情：

points4 = [ee.Feature(ee.Geometry.Point(points3))]