ee.Kernel.chebyshev

Chebyshev uzaklığına (herhangi bir boyuttaki en büyük uzaklık) dayalı bir uzaklık çekirdeği oluşturur.

Kullanımİadeler
ee.Kernel.chebyshev(radius, units, normalize, magnitude)Çekirdek
Bağımsız DeğişkenTürAyrıntılar
radiusKayanOluşturulacak çekirdeğin yarıçapı.
unitsDize, varsayılan: "pixels"Çekirdek için ölçüm sistemi ("piksel" veya "metre"). Çekirdek metre cinsinden belirtilmişse yakınlaştırma düzeyi değiştirildiğinde yeniden boyutlandırılır.
normalizeBoole değeri, varsayılan: falseÇekirdek değerlerini toplamı 1 olacak şekilde normalleştirin.
magnitudeOndalık sayı, varsayılan: 1Her değeri bu miktarla ölçeklendirin.

Örnekler

Kod Düzenleyici (JavaScript)

print('A Chebyshev distance kernel', ee.Kernel.chebyshev({radius: 3}));

/**
 * Output weights matrix
 *
 * [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
 * [3, 2, 2, 2, 2, 2, 3]
 * [3, 2, 1, 1, 1, 2, 3]
 * [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
 * [3, 2, 1, 1, 1, 2, 3]
 * [3, 2, 2, 2, 2, 2, 3]
 * [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
 */

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

display('A Chebyshev distance kernel:', ee.Kernel.chebyshev(**{'radius': 3}))

#  Output weights matrix
#  [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
#  [3, 2, 2, 2, 2, 2, 3]
#  [3, 2, 1, 1, 1, 2, 3]
#  [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
#  [3, 2, 1, 1, 1, 2, 3]
#  [3, 2, 2, 2, 2, 2, 3]
#  [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]