ee.Kernel.gaussian

Generuje jądro Gaussa na podstawie próbkowanej ciągłej funkcji Gaussa.

Wykorzystanie	Zwroty
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)	Jądro

Argument	Typ	Szczegóły
radius	Liczba zmiennoprzecinkowa	Promień jądra do wygenerowania.
sigma	Liczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 1	Odchylenie standardowe funkcji Gaussa (w tych samych jednostkach co promień).
units	Ciąg znaków, domyślnie: „pixels”	System miar dla jądra („piksele” lub „metry”). Jeśli jądro jest określone w metrach, zmieni rozmiar po zmianie poziomu powiększenia.
normalize	Wartość logiczna, domyślnie: true	Znormalizuj wartości jądra tak, aby ich suma wynosiła 1.
magnitude	Liczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 1	Skaluj 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)

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]