ee.Kernel.euclidean

ユークリッド距離（直線距離）に基づいて距離カーネルを生成します。

用途	戻り値
ee.Kernel.euclidean(radius, units, normalize, magnitude)	カーネル

引数	タイプ	詳細
radius	浮動小数点数	生成するカーネルの半径。
units	文字列、デフォルト: 「pixels」	カーネルの測定システム（「ピクセル」または「メートル」）。カーネルがメートル単位で指定されている場合、ズームレベルが変更されるとサイズが変更されます。
normalize	ブール値。デフォルト値は false です。	カーネル値を正規化して、合計が 1 になるようにします。
magnitude	浮動小数点数、デフォルト: 1	各値をこの量でスケーリングします。

例

コードエディタ（JavaScript）

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

/**
 * Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
 *
 * [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]
 * [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]
 * [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]
 * [3.000, 2.000, 1.000, 0.000, 1.000, 2.000, 3.000]
 * [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]
 * [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]
 * [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]
 */

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab（Python）

from pprint import pprint

print('A Euclidean distance kernel:')
pprint(ee.Kernel.euclidean(**{'radius': 3}).getInfo())

#  Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)

#  [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]
#  [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]
#  [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]
#  [3.000, 2.000, 1.000, 0.000, 1.000, 2.000, 3.000]
#  [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]
#  [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]
#  [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]