ee.Kernel.gaussian

Genera un kernel gaussiano da una gaussiana continua campionata.

Utilizzo	Resi
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)	Kernel

Argomento	Tipo	Dettagli
radius	Float	Il raggio del kernel da generare.
sigma	Virgola mobile, valore predefinito: 1	Deviazione standard della funzione gaussiana (stesse unità del raggio).
units	Stringa, valore predefinito: "pixel"	Il sistema di misurazione per il kernel ("pixel" o "metri"). Se il kernel è specificato in metri, viene ridimensionato quando viene modificato il livello di zoom.
normalize	Booleano, valore predefinito: true	Normalizza i valori del kernel in modo che la loro somma sia pari a 1.
magnitude	Virgola mobile, valore predefinito: 1	Scala ogni valore di questo importo.

Esempi

Editor di codice (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]
 */

Configurazione di Python

Consulta la pagina Ambiente Python per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

from pprint import pprint

print('A Gaussian kernel:')
pprint(ee.Kernel.gaussian(**{'radius': 3}).getInfo())

#  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]