ee.Image.stratifiedSample

ดึงตัวอย่างแบบสุ่มแบบแบ่งชั้นของจุดจากรูปภาพ ดึงตัวอย่างตามจำนวนที่ระบุสำหรับแต่ละค่าที่ไม่ซ้ำกันที่พบใน "classBand" แสดงผล FeatureCollection ของฟีเจอร์ 1 รายการต่อจุดที่ดึงออกมา โดยแต่ละฟีเจอร์จะมีพร็อพเพอร์ตี้ 1 รายการต่อแบนด์ในรูปภาพอินพุต หากมีตัวอย่างน้อยกว่าจำนวนที่ระบุสำหรับค่าคลาสที่กำหนด ระบบจะรวมจุดทั้งหมดสำหรับคลาสนั้น กำหนดให้ classBand มีค่าจำนวนเต็ม

การใช้งาน	การคืนสินค้า
Image.stratifiedSample(numPoints, classBand, region, scale, projection, seed, classValues, classPoints, dropNulls, tileScale, geometries)	FeatureCollection

อาร์กิวเมนต์	ประเภท	รายละเอียด
ดังนี้ image	รูปภาพ	รูปภาพที่จะสุ่มตัวอย่าง
numPoints	จำนวนเต็ม	จำนวนจุดเริ่มต้นที่จะสุ่มในแต่ละคลาส สามารถลบล้างสำหรับชั้นเรียนที่เฉพาะเจาะจงได้โดยใช้พร็อพเพอร์ตี้ "classValues" และ "classPoints"
classBand	สตริง ค่าเริ่มต้น: null	ชื่อของช่วงที่มีชั้นเรียนที่จะใช้ในการแบ่งชั้น หากไม่ได้ระบุ ระบบจะใช้แถบแรกของรูปภาพอินพุต
region	เรขาคณิต ค่าเริ่มต้น: null	ภูมิภาคที่จะสุ่มตัวอย่าง หากไม่ได้ระบุ ระบบจะใช้ร่องรอยทั้งหมดของรูปภาพอินพุต
scale	ลอย ค่าเริ่มต้น: null	มาตราส่วนที่ระบุเป็นเมตรของภาพฉายที่จะสุ่มตัวอย่าง ค่าเริ่มต้นคือขนาดของแถบแรกของรูปภาพอินพุต
projection	การฉายภาพ ค่าเริ่มต้น: null	การฉายภาพที่จะสุ่มตัวอย่าง หากไม่ได้ระบุ ระบบจะใช้การฉายภาพของแถบแรกของรูปภาพอินพุต หากระบุเพิ่มเติมจากสเกล ระบบจะปรับขนาดใหม่เป็นสเกลที่ระบุ
seed	จำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 0	ค่าเริ่มต้นของการสุ่มที่จะใช้สำหรับการสุ่มตัวอย่างย่อย
classValues	รายการ (ค่าเริ่มต้น: null)	รายการค่าคลาสที่จะลบล้างพารามิเตอร์ numPoints ต้องมีขนาดเท่ากับ classPoints หรือ null
classPoints	รายการ (ค่าเริ่มต้น: null)	รายการจำนวนพิกเซลสูงสุดต่อคลาสที่จะสุ่มตัวอย่างสำหรับแต่ละคลาสในรายการ classValues ต้องมีขนาดเท่ากับ classValues หรือ null
dropNulls	บูลีน ค่าเริ่มต้น: จริง	ข้ามพิกเซลที่มีการมาสก์แถบใดแถบหนึ่ง
tileScale	Float, ค่าเริ่มต้น: 1	ปัจจัยการปรับขนาดที่ใช้เพื่อลดขนาดไทล์การรวม การใช้ tileScale ที่ใหญ่ขึ้น (เช่น 2 หรือ 4) อาจเปิดใช้การคำนวณที่หน่วยความจำหมดด้วยค่าเริ่มต้น
geometries	บูลีน ค่าเริ่มต้น: false	หากเป็นจริง ผลลัพธ์จะมีเรขาคณิตต่อพิกเซลที่สุ่มตัวอย่าง ไม่เช่นนั้น ระบบจะละเว้นรูปทรงเรขาคณิต (ประหยัดหน่วยความจำ)