ee.Image.reduceNeighborhood

Применяет заданный редуктор к области вокруг каждого пикселя, определяемой заданным ядром. Если у редуктора один вход, он будет применен отдельно к каждой полосе коллекции; в противном случае количество входов должно совпадать с количеством полос во входном изображении.

Имена выходов редуктора определяют имена выходных диапазонов: редукторы с несколькими входами будут напрямую использовать имена выходов, тогда как редукторы с одним входом будут добавлять к имени выхода префикс имени входного диапазона (например, «10_mean», «20_mean»).

Редукторы с взвешенными входами могут иметь входной вес, основанный на маске входных данных, значении ядра или меньшем из этих двух значений.

Использование	Возврат
Image. reduceNeighborhood (reducer, kernel, inputWeight , skipMasked , optimization )	Изображение

Аргумент	Тип	Подробности
это: image	Изображение	Входное изображение.
reducer	Редуктор	Редуктор, применяемый к пикселям в пределах окрестности.
kernel	Ядро	Ядро, определяющее соседство.
inputWeight	Строка, по умолчанию: «ядро»	Одно из значений «маска», «ядро» или «min».
skipMasked	Логическое значение, по умолчанию: true	Маскировать выходные пиксели, если соответствующий входной пиксель замаскирован.
optimization	Строка, по умолчанию: null	Стратегия оптимизации. Возможные варианты: метод «boxcar» и метод «window». Метод «boxcar» — это быстрый метод вычисления количества, суммы или среднего значения. Он требует однородного ядра, редуктора с одним входом и либо MASK, либо KERNEL, либо без весовых коэффициентов. Метод «window» использует скользящее окно и предъявляет те же требования, что и метод «boxcar», но может использовать любой редуктор с одним входом. Оба метода требуют значительного дополнительного объёма памяти.

,Применяет заданный редуктор к области вокруг каждого пикселя, определяемой заданным ядром. Если у редуктора один вход, он будет применен отдельно к каждой полосе коллекции; в противном случае количество входов должно совпадать с количеством полос во входном изображении.

Имена выходов редуктора определяют имена выходных диапазонов: редукторы с несколькими входами будут напрямую использовать имена выходов, тогда как редукторы с одним входом будут добавлять к имени выхода префикс имени входного диапазона (например, «10_mean», «20_mean»).

Редукторы с взвешенными входами могут иметь входной вес, основанный на маске входных данных, значении ядра или меньшем из этих двух значений.

Использование	Возврат
Image. reduceNeighborhood (reducer, kernel, inputWeight , skipMasked , optimization )	Изображение

Аргумент	Тип	Подробности
это: image	Изображение	Входное изображение.
reducer	Редуктор	Редуктор, применяемый к пикселям в пределах окрестности.
kernel	Ядро	Ядро, определяющее соседство.
inputWeight	Строка, по умолчанию: «ядро»	Одно из значений «маска», «ядро» или «min».
skipMasked	Логическое значение, по умолчанию: true	Маскировать выходные пиксели, если соответствующий входной пиксель замаскирован.
optimization	Строка, по умолчанию: null	Стратегия оптимизации. Возможные варианты: метод «boxcar» и метод «window». Метод «boxcar» — это быстрый метод вычисления количества, суммы или среднего значения. Он требует однородного ядра, редуктора с одним входом и либо MASK, либо KERNEL, либо без весовых коэффициентов. Метод «window» использует скользящее окно и предъявляет те же требования, что и метод «boxcar», но может использовать любой редуктор с одним входом. Оба метода требуют значительного дополнительного объёма памяти.