Earth Engine ने गैर-व्यावसायिक इस्तेमाल के लिए कोटा टियर लॉन्च किए हैं. इससे शेयर किए गए कंप्यूट संसाधनों को सुरक्षित रखने और सभी के लिए भरोसेमंद परफ़ॉर्मेंस को पक्का करने में मदद मिलेगी. गैर-व्यावसायिक प्रोजेक्ट के लिए, डिफ़ॉल्ट रूप से कम्यूनिटी टियर का इस्तेमाल किया जाता है. हालांकि, किसी प्रोजेक्ट के टियर को कभी भी बदला जा सकता है.
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ee.Image.reduceNeighborhood
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यह दिए गए कर्नल के हिसाब से, हर पिक्सल के आस-पास के पिक्सल पर दिए गए रिड्यूसर को लागू करता है. अगर रिड्यूसर में एक ही इनपुट है, तो इसे कलेक्शन के हर बैंड पर अलग-अलग लागू किया जाएगा. अगर रिड्यूसर में एक से ज़्यादा इनपुट हैं, तो यह ज़रूरी है कि इनपुट इमेज में मौजूद बैंड की संख्या और रिड्यूसर में मौजूद इनपुट की संख्या एक जैसी हो.
रिड्यूसर के आउटपुट के नाम से, आउटपुट बैंड के नाम तय होते हैं:
एक से ज़्यादा इनपुट वाले रिड्यूसर, आउटपुट के नामों का सीधे तौर पर इस्तेमाल करेंगे.
एक इनपुट वाले रिड्यूसर, आउटपुट के नाम के आगे इनपुट बैंड का नाम जोड़ देंगे. उदाहरण के लिए, '10_mean', '20_mean'.
वज़न वाले इनपुट के साथ काम करने वाले रिड्यूसर के लिए, इनपुट का वज़न इनपुट मास्क, कर्नल वैल्यू या इन दोनों में से छोटी वैल्यू के आधार पर तय किया जा सकता है.
अगर इनपुट पिक्सल को मास्क किया गया है, तो आउटपुट पिक्सल को मास्क करें.
optimization
स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट: शून्य
ऑप्टिमाइज़ेशन की रणनीति. इसके विकल्प 'boxcar' और 'window' हैं. 'बॉक्सकार' तरीके से, गिनती, योग या औसत का हिसाब तेज़ी से लगाया जा सकता है. इसके लिए, एक जैसे कर्नल, सिंगल-इनपुट रिड्यूसर, और MASK, KERNEL या कोई वेटिंग नहीं होना ज़रूरी है. 'विंडो' तरीके में रनिंग विंडो का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें 'बॉक्सकार' तरीके की तरह ही ज़रूरी शर्तें होती हैं. हालांकि, इसमें किसी भी सिंगल इनपुट रिड्यूसर का इस्तेमाल किया जा सकता है. दोनों तरीकों के लिए, काफ़ी ज़्यादा मेमोरी की ज़रूरत होती है.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2026-04-20 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],["This operation applies a reducer to pixel neighborhoods defined by a kernel. The reducer can have single or multiple inputs, with output band names determined accordingly. Weighted inputs are supported based on the input mask, kernel value, or their minimum. Options are available to skip masked pixels and optimize the process. The `Image.reduceNeighborhood` function takes a reducer, kernel, input weight, skip masked option, and an optimization method, returning a new image.\n"]]
