ee.Kernel.gaussian

יצירת ליבת גאוס מתוך גאוס רציף שנדגם.

שימושהחזרות
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)ליבה
ארגומנטסוגפרטים
radiusמספר ממשי (float)הרדיוס של הגרעין ליצירה.
sigmaמספר ממשי (float), ברירת מחדל: 1סטיית התקן של פונקציית גאוס (באותן יחידות כמו הרדיוס).
unitsמחרוזת, ברירת מחדל: 'פיקסלים'מערכת המדידה של ליבת המערכת (פיקסלים או מטרים). אם הגרעין מצוין במטרים, הגודל שלו ישתנה כשמשנים את רמת הזום.
normalizeבוליאני, ברירת מחדל: trueמנרמלים את ערכי הליבה כך שהסכום שלהם יהיה 1.
magnitudeמספר ממשי (float), ברירת מחדל: 1הכפלה של כל ערך בסכום הזה.

דוגמאות

עורך הקוד (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]
 */

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

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]