ee.Kernel.gaussian

Generiert einen Gaußschen Kernel aus einer kontinuierlichen Gaußschen Stichprobe.

Nutzung	Ausgabe
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)	Kernel

Argument	Typ	Details
radius	Gleitkommazahl	Der Radius des zu generierenden Kernels.
sigma	Gleitkommazahl, Standardwert: 1	Standardabweichung der Gaußschen Funktion (dieselben Einheiten wie der Radius).
units	String, Standard: „pixels“	Das Messsystem für den Kernel („Pixel“ oder „Meter“). Wenn der Kernel in Metern angegeben ist, wird seine Größe bei einer Änderung des Zoomfaktors angepasst.
normalize	Boolescher Wert, Standard: „true“	Normalisieren Sie die Kernelwerte so, dass sie sich auf 1 summieren.
magnitude	Gleitkommazahl, Standardwert: 1	Skalieren Sie jeden Wert um diesen Betrag.

Beispiele

Code-Editor (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]
 */

Python einrichten

Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

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]