ee.Image.reduceNeighborhood

Применяет заданный редуктор к окрестности каждого пикселя, определяемой заданным ядром. Если редуктор имеет один вход, он будет применяться отдельно к каждому каналу коллекции; в противном случае он должен иметь такое же количество входов, как и количество каналов входного изображения.

Названия выходных сигналов редуктора определяют названия выходных полос:

• Редьюсеры с несколькими входами будут использовать имена выходов напрямую.
• Редукторы с одним входом будут добавлять к имени выходного канала префикс, соответствующий имени входного канала (например, '10_mean', '20_mean').

Редукторы с взвешенными входными данными могут иметь вес входа, основанный на входной маске, значении ядра или меньшем из этих двух значений.

Использование	Возвраты
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 окрестность.
inputWeight	Строка, по умолчанию: "kernel"	Один из параметров: 'mask', 'kernel' или 'min'.
skipMasked	Логическое значение, по умолчанию: true	Если соответствующий входной пиксель замаскирован, пиксели выходного сигнала также замаскированы.
optimization	Строка, по умолчанию: null	Стратегия оптимизации. Доступны варианты «прямоугольный» и «оконный». Метод «прямоугольный» — это быстрый метод вычисления количества, суммы или среднего значения. Он требует однородного ядра, редуктора с одним входом и либо маски, либо ядра, либо отсутствия весов. Метод «оконный» использует скользящее окно и имеет те же требования, что и «прямоугольный», но может использовать любой редуктор с одним входом. Оба метода требуют значительного дополнительного объема памяти.