ee.Kernel.gaussian

Gera um kernel gaussiano de uma gaussiana contínua amostrada.

Uso	Retorna
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)	Kernel

Argumento	Tipo	Detalhes
radius	Ponto flutuante	O raio do kernel a ser gerado.
sigma	Ponto flutuante, padrão: 1	Desvio padrão da função gaussiana (mesmas unidades do raio).
units	String, padrão: "pixels"	O sistema de medição do kernel ("pixels" ou "metros"). Se o kernel for especificado em metros, ele será redimensionado quando o nível de zoom for alterado.
normalize	Booleano, padrão: verdadeiro	Normalizar os valores do kernel para somar 1.
magnitude	Ponto flutuante, padrão: 1	Escala cada valor por esse montante.

Exemplos

Editor de código (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]
 */

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar geemap para desenvolvimento interativo.

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]