ee.Image.reduceNeighborhood

Aplica el reductor determinado a la vecindad alrededor de cada píxel, según lo determina el kernel determinado. Si el reductor tiene una sola entrada, se aplicará por separado a cada banda de la colección; de lo contrario, debe tener la misma cantidad de entradas que la imagen de entrada tiene bandas.

Los nombres de salida del reductor determinan los nombres de las bandas de salida:

• Los reductores con varias entradas usarán los nombres de salida directamente.
• Los reductores con una sola entrada antepondrán el nombre de la banda de entrada al nombre de salida (p.ej., '10_mean', '20_mean').

Los reductores con entradas ponderadas pueden tener el peso de entrada según la máscara de entrada, el valor del kernel o el menor de esos dos.

Uso	Muestra
Image.reduceNeighborhood(reducer, kernel, inputWeight, skipMasked, optimization)	Imagen

Argumento	Tipo	Detalles
este: image	Imagen	La imagen de entrada.
reducer	Reductor	El reductor que se aplicará a los píxeles dentro de la vecindad.
kernel	Kernel	El kernel que define la vecindad.
inputWeight	String, valor predeterminado: "kernel"	Puede ser "mask", "kernel" o "min".
skipMasked	Booleano, valor predeterminado: true	Enmascara los píxeles de salida si el píxel de entrada correspondiente está enmascarado.
optimization	String, valor predeterminado: null	Estrategia de optimización. Las opciones son "boxcar" y "window". El método "boxcar" es un método rápido para calcular el recuento, la suma o la media. Requiere un kernel homogéneo, un reductor de entrada única y MASK, KERNEL o ninguna ponderación. El método "window" usa una ventana móvil y tiene los mismos requisitos que "boxcar", pero puede usar cualquier reductor de entrada única. Ambos métodos requieren una cantidad considerable de memoria adicional.