В Earth Engine введены некоммерческие квотные уровни для защиты совместно используемых вычислительных ресурсов и обеспечения надежной работы для всех. Некоммерческие проекты по умолчанию используют уровень «Сообщество», хотя вы можете изменить уровень проекта в любое время.
ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Выполняет кластеризацию методом G-средних на входном изображении. Итеративно применяет алгоритм k-средних с последующей проверкой на нормальность для автоматического определения количества используемых кластеров. Выходные данные содержат полосу «кластеры», в которой указан целочисленный идентификатор кластера, к которому принадлежит каждый пиксель.
Алгоритм может работать либо на фиксированной сетке неперекрывающихся ячеек (gridSize, которая может быть меньше размера тайла), либо на тайлах с перекрытием (neighborhoodSize). По умолчанию используются тайлы без перекрытия. Кластеры в одной ячейке или тайле не связаны с кластерами в другой. Любой кластер, охватывающий границу ячейки или тайла, может получить две разные метки в двух половинах. Любые входные пиксели с частичными масками полностью маскируются на выходе. Ожидается, что этот алгоритм будет хорошо работать только с изображениями с узким динамическим диапазоном (т. е. байтами или короткими фрагментами).
См.: Г. Хамерли и К. Элкан. «Изучение k в алгоритме k-средних». NIPS, 2003.
Число с плавающей запятой, значение по умолчанию: 50
Уровень значимости для теста на нормальность распределения.
neighborhoodSize
Целое число, по умолчанию: 0
Размер района. Величина перекрытия каждого фрагмента при вычислении кластеров. Этот параметр взаимоисключающий с параметром gridSize.
gridSize
Целое число, по умолчанию: null
Размер ячейки сетки. Если значение больше 0, алгоритм kMeans будет запускаться независимо на ячейках этого размера. Это приводит к ограничению размера любого кластера до gridSize или меньше. Этот параметр взаимоисключающий с neighborhoodSize.
uniqueLabels
Логическое значение, по умолчанию: true
Если это так, кластерам присваиваются уникальные идентификаторы. В противном случае они повторяются для каждого тайла или ячейки сетки.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2026-04-20 UTC."],[],["The G-Means algorithm performs image clustering by iteratively applying k-means and a normality test to determine the optimal number of clusters. It outputs an image with a 'clusters' band, assigning each pixel to a cluster. It can operate on a fixed grid (gridSize) or tiles with overlap (neighborhoodSize), with default being tiles without overlap. Input images should have a narrow dynamic range and pixels with partial mask will be fully masked in the output. Clusters can be assigned unique ID's or repeat per tile.\n"]]
