ee.Kernel.gaussian

Generuje jądro Gaussa na podstawie próbkowanej ciągłej funkcji Gaussa.

WykorzystanieZwroty
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)Jądro
ArgumentTypSzczegóły
radiusLiczba zmiennoprzecinkowaPromień jądra do wygenerowania.
sigmaLiczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 1Odchylenie standardowe funkcji Gaussa (w tych samych jednostkach co promień).
unitsCiąg znaków, domyślnie: „pixels”System miar dla jądra („piksele” lub „metry”). Jeśli jądro jest określone w metrach, zmieni rozmiar po zmianie poziomu powiększenia.
normalizeWartość logiczna, domyślnie: trueZnormalizuj wartości jądra tak, aby ich suma wynosiła 1.
magnitudeLiczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 1Skaluj każdą wartość o tę kwotę.

Przykłady

Edytor kodu (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]
 */

Konfiguracja Pythona

Informacje o interfejsie Python API i używaniu geemap do interaktywnego programowania znajdziesz na stronie Środowisko Python.

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]