ee.Image.reduceNeighborhood

将给定的归约函数应用于每个像素周围的邻域（由给定的内核确定）。如果精简器的输入源只有一个，则会单独应用于集合的每个波段；否则，其输入源的数量必须与输入源图像的波段数量相同。

化简器输出名称决定了输出波段的名称：具有多个输入的化简器将直接使用输出名称，而具有单个输入的化简器将在输出名称前添加输入波段名称作为前缀（例如，'10_mean'、'20_mean'）。

具有加权输入的归约器的输入权重可以基于输入掩码、内核值或这两者中较小的值。

用法	返回
Image.reduceNeighborhood(reducer, kernel, inputWeight, skipMasked, optimization)	图片

参数	类型	详细信息
此：image	图片	输入图片。
reducer	缩减器	要应用于邻域内像素的精简器。
kernel	内核	用于定义邻域的内核。
inputWeight	字符串，默认值：“kernel”	可以是“mask”“kernel”或“min”。
skipMasked	布尔值，默认值：true	如果相应的输入像素被遮盖，则遮盖输出像素。
optimization	字符串，默认值：null	优化策略。选项包括“boxcar”和“window”。“箱式”方法是一种快速计算数量、总和或平均值的方法。它需要同质内核、单输入归约器以及 MASK、KERNEL 或无加权。“window”方法使用滚动窗口，并且具有与“boxcar”相同的要求，但可以使用任何单个输入缩减器。这两种方法都需要大量额外的内存。