إشعار: يجب إثبات الأهلية للاستخدام غير التجاري لجميع المشاريع غير التجارية المسجّلة لاستخدام Earth Engine قبل 15 أبريل 2025 من أجل الحفاظ على إمكانية الوصول إليها. إذا لم يتم تأكيد حسابك بحلول 26 سبتمبر 2025، قد يتم تعليق إمكانية الوصول إليه.
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تُجري هذه الدالة عملية تصنيفية على الصورة المُدخَلة. تعرض هذه الدالة صورة ذات نطاق واحد تحتوي على رقم تعريف المجموعة العنقودية التي ينتمي إليها كل بكسل. يمكن أن تعمل الخوارزمية إما على شبكة ثابتة من الخلايا غير المتداخلة (gridSize، والتي يمكن أن تكون أصغر من المربّع) أو على مربّعات متداخلة (neighborhoodSize). الإعداد التلقائي هو استخدام مربّعات بدون تداخل. لا صلة بين المجموعات في خلية أو مربّع واحد والمجموعات في خلية أو مربّع آخر. قد تتلقّى أي مجموعة عنقودية تمتد على حدود خلية أو مربّع تصنيفَين مختلفَين في النصفَين. يتم إخفاء أي وحدات بكسل في البيانات المدخلة تتضمّن أقنعة جزئية بشكل كامل في البيانات الناتجة.
حجم الحي مقدار توسيع كل مربّع (تداخل) عند احتساب المجموعات. لا يمكن استخدام هذا الخيار مع gridSize.
gridSize
عدد صحيح، القيمة التلقائية: null
حجم خلية الشبكة إذا كانت القيمة أكبر من 0، سيتم تشغيل kMeans بشكل مستقل على الخلايا بهذا الحجم. ويؤدي ذلك إلى حصر حجم أي مجموعة عنقودية في gridSize أو أقل. لا يمكن استخدام هذا الخيار مع neighborhoodSize.
forceConvergence
قيمة منطقية، القيمة التلقائية: false
إذا كانت القيمة صحيحة، سيتم عرض خطأ إذا لم يتم تحقيق التقارب قبل numIterations.
uniqueLabels
قيمة منطقية، القيمة التلقائية: true
إذا كانت القيمة true، يتم تخصيص أرقام تعريف فريدة للمجموعات. بخلاف ذلك، تتكرّر هذه العناصر لكل مربّع أو خلية شبكة.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],["K-Means clustering is applied to an input image, generating a single-band output image where each pixel is assigned a cluster ID. Clustering can occur within a fixed grid (`gridSize`) or within overlapping tiles (`neighborhoodSize`). By default, tiles have no overlap. Clusters are independent per cell/tile, potentially resulting in different labels for clusters crossing boundaries. Parameters include the number of clusters and iterations. Convergence can be enforced and the ID labels be unique or repeat depending on the specified parameter.\n"]]
