Earth Engine sta introducendo livelli di quota non commerciali per salvaguardare le risorse di calcolo condivise e garantire prestazioni affidabili per tutti. Tutti i progetti non commerciali dovranno selezionare un livello di quota entro il 27 aprile 2026, altrimenti verrà utilizzato il livello Community per impostazione predefinita. Le quote di livello entreranno in vigore per tutti i progetti (indipendentemente dalla data di selezione del livello) il 27 aprile 2026. Scopri di più.
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ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans
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Esegue il clustering K-means sull'immagine di input. Restituisce un'immagine a 1 banda contenente l'ID del cluster a cui appartiene ogni pixel. L'algoritmo può funzionare su una griglia fissa di celle non sovrapposte (gridSize, che può essere più piccola di un riquadro) o su riquadri con sovrapposizione (neighborhoodSize). Per impostazione predefinita, vengono utilizzati riquadri senza sovrapposizione.
I cluster in una cella o in un riquadro non sono correlati ai cluster in un'altra cella o in un altro riquadro. Qualsiasi cluster che si estende oltre il limite di una cella o di un riquadro può ricevere due etichette diverse nelle due metà. Tutti i pixel di input con maschere parziali vengono mascherati completamente nell'output.
Dimensione del quartiere. L'importo per estendere ogni riquadro (sovrapposizione) durante il calcolo dei cluster. Questa opzione si esclude a vicenda con gridSize.
gridSize
Numero intero, valore predefinito: null
Dimensione della cella della griglia. Se è maggiore di 0, kMeans verrà eseguito in modo indipendente sulle celle di questa dimensione. In questo modo, la dimensione di qualsiasi cluster viene limitata a gridSize o a un valore inferiore. Questa opzione si esclude a vicenda con neighborhoodSize.
forceConvergence
Valore booleano, valore predefinito: false
Se impostato su true, viene generato un errore se non viene raggiunta la convergenza prima di numIterations.
uniqueLabels
Valore booleano, valore predefinito: true
Se impostato su true, ai cluster vengono assegnati ID univoci. In caso contrario, si ripetono per riquadro o cella della griglia.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2026-04-20 UTC."],[],["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"]]