Duyuru: 15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin erişimlerini sürdürebilmeleri için ticari olmayan uygunluklarını doğrulamaları gerekir. 26 Eylül 2025'e kadar doğrulama yapmazsanız erişiminiz bekletilebilir.
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Belirtilen çekirdek tarafından belirlendiği şekilde, her pikselin etrafındaki komşuluğa belirtilen küçültücüyü uygular. Küçültücü tek bir girişe sahipse koleksiyonun her bandına ayrı ayrı uygulanır. Aksi takdirde, giriş görüntüsünün bant sayısı kadar girişi olmalıdır.
Küçültücü çıkış adları, çıkış bantlarının adlarını belirler: Birden fazla girişi olan küçültücüler çıkış adlarını doğrudan kullanırken tek girişi olan küçültücüler çıkış adının önüne giriş bandı adını ekler (ör. "10_mean", "20_mean").
Ağırlıklı girişlere sahip azaltıcılar, giriş ağırlığını giriş maskesine, çekirdek değerine veya bu ikisinden daha küçük olanına göre belirleyebilir.
Komşuluk içindeki piksellere uygulanacak küçültücü.
kernel
Çekirdek
Mahalleyi tanımlayan çekirdek.
inputWeight
Dize, varsayılan: "kernel"
"mask", "kernel" veya "min" değerlerinden biri.
skipMasked
Boole değeri, varsayılan: true
Karşılık gelen giriş pikseli maskelenmişse çıkış piksellerini maskeler.
optimization
Dize, varsayılan: null
Optimizasyon stratejisi. Seçenekler "boxcar" ve "window"dur. "Boxcar" yöntemi, sayıyı, toplamı veya ortalamayı hesaplamak için kullanılan hızlı bir yöntemdir. Homojen bir çekirdek, tek girişli bir küçültücü ve MASK, KERNEL veya ağırlıklandırma olmaması gerekir. "Pencere" yöntemi, hareketli bir pencere kullanır ve "boxcar" ile aynı gereksinimlere sahiptir ancak herhangi bir tek girişli azaltıcıyı kullanabilir. Her iki yöntem de önemli ölçüde ek bellek gerektirir.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 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"]]
