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Aplica o redutor especificado à vizinhança de cada pixel, conforme determinado pelo kernel especificado. Se o redutor tiver uma única entrada, ele será aplicado separadamente a cada banda da coleção. Caso contrário, ele precisará ter o mesmo número de entradas que a imagem de entrada tem de bandas.
Os nomes de saída do redutor determinam os nomes das bandas de saída: redutores com várias entradas usam os nomes de saída diretamente, enquanto redutores com uma única entrada prefixam o nome de saída com o nome da banda de entrada (por exemplo, '10_mean', '20_mean').
Os redutores com entradas ponderadas podem ter o peso da entrada com base na máscara de entrada, no valor do kernel ou no menor desses dois.
O redutor a ser aplicado aos pixels na vizinhança.
kernel
Kernel
O kernel que define a vizinhança.
inputWeight
String, padrão: "kernel"
Uma das opções: "mask", "kernel" ou "min".
skipMasked
Booleano, padrão: verdadeiro
Mascarar pixels de saída se o pixel de entrada correspondente estiver mascarado.
optimization
String, padrão: null
Estratégia de otimização. As opções são "boxcar" e "window". O método "boxcar" é uma maneira rápida de calcular contagem, soma ou média. Ele exige um kernel homogêneo, um redutor de entrada única e MASK, KERNEL ou nenhum ponderação. O método "window" usa uma janela de execução e tem os mesmos requisitos de "boxcar", mas pode usar qualquer redutor de entrada única. Ambos os métodos exigem uma quantidade considerável de memória extra.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-07-26 UTC."],[],["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"]]
