ee.Kernel.manhattan

تُنشئ هذه الدالة نواة مسافة استنادًا إلى المسافة المستقيمة (بين مربعات سكنية).

الاستخدام	المرتجعات
ee.Kernel.manhattan(radius, units, normalize, magnitude)	Kernel

الوسيطة	النوع	التفاصيل
radius	عدد عائم	نصف قطر النواة المطلوب إنشاؤها.
units	سلسلة، القيمة التلقائية: "بكسل"	نظام القياس الخاص بالنواة (بالبكسل أو المتر) إذا تم تحديد النواة بالمتر، سيتم تغيير حجمها عند تغيير مستوى التكبير/التصغير.
normalize	قيمة منطقية، القيمة التلقائية: false	يجب تسوية قيم النواة ليكون مجموعها 1.
magnitude	عدد عائم، القيمة التلقائية: 1	اضرب كل قيمة في هذا المبلغ.

أمثلة

محرّر الرموز البرمجية (JavaScript)

print('A Manhattan kernel', ee.Kernel.manhattan({radius: 3}));

/**
 * Output weights matrix
 *
 * [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
 * [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
 * [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
 * [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
 * [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
 * [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
 * [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
 */

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

display('A Manhattan kernel:',ee.Kernel.manhattan(**{'radius': 3}))

#  Output weights matrix

#  [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
#  [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
#  [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
#  [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
#  [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
#  [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
#  [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]