ee.Kernel.gaussian

تنشئ هذه الدالة نواة غاوسية من عيّنة غاوسية مستمرة.

الاستخدام	المرتجعات
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)	Kernel

الوسيطة	النوع	التفاصيل
radius	عدد عائم	نصف قطر النواة المطلوب إنشاؤها.
sigma	عدد عائم، القيمة التلقائية: 1	الانحراف المعياري لدالة Gaussian (الوحدات نفسها المستخدمة في نصف القطر)
units	سلسلة، القيمة التلقائية: "بكسل"	نظام القياس الخاص بالنواة (بالبكسل أو المتر) إذا تم تحديد النواة بالمتر، سيتم تغيير حجمها عند تغيير مستوى التكبير/التصغير.
normalize	قيمة منطقية، القيمة التلقائية: true	يجب تسوية قيم النواة ليكون مجموعها 1.
magnitude	عدد عائم، القيمة التلقائية: 1	اضرب كل قيمة في هذا المبلغ.

أمثلة

محرّر الرموز البرمجية (JavaScript)

print('A Gaussian kernel', ee.Kernel.gaussian({radius: 3}));

/**
 * Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
 *
 * [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
 * [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
 * [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]
 * [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
 * [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
 */

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

display('A Gaussian kernel:', ee.Kernel.gaussian(**{'radius': 3}))

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

#  [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
#  [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
#  [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]
#  [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
#  [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]