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ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans
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入力画像に対して K 平均法クラスタリングを実行します。各ピクセルが属するクラスタの ID を含む 1 バンドの画像を出力します。このアルゴリズムは、重複しないセルの固定グリッド(gridSize。タイルよりも小さくできます)または重複するタイル(neighborhoodSize)で動作します。デフォルトでは、重複のないタイルが使用されます。1 つのセルまたはタイルのクラスタは、別のクラスタとは無関係です。セルまたはタイルの境界にまたがるクラスタは、2 つの部分で 2 つの異なるラベルを受け取る可能性があります。部分的なマスクを含む入力ピクセルは、出力で完全にマスクされます。
用途 | 戻り値 |
---|
ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans(image, numClusters, numIterations, neighborhoodSize, gridSize, forceConvergence, uniqueLabels) | 画像 |
引数 | タイプ | 詳細 |
---|
image | 画像 | クラスタリング用の入力画像。 |
numClusters | 整数、デフォルト: 8 | クラスタの数。 |
numIterations | 整数、デフォルト: 20 | 反復回数。 |
neighborhoodSize | 整数、デフォルト: 0 | 近傍のサイズ。クラスタを計算するときに各タイルを拡張する量(重複)。このオプションは gridSize と相互に排他的です。 |
gridSize | 整数、デフォルト: null | グリッドセルのサイズ。0 より大きい場合、kMeans はこのサイズのセルで個別に実行されます。これにより、クラスタのサイズが gridSize 以下に制限されます。このオプションは neighborhoodSize と相互に排他的です。 |
forceConvergence | ブール値。デフォルト値は false です。 | true の場合、numIterations の前に収束が達成されないとエラーがスローされます。 |
uniqueLabels | ブール値。デフォルト値は true です。 | true の場合、クラスタには一意の ID が割り当てられます。それ以外の場合は、タイルまたはグリッド セルごとに繰り返されます。 |
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[[["\u003cp\u003ePerforms K-Means clustering on an input image, assigning each pixel to a cluster and outputting a single-band image with cluster IDs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOffers flexibility to control clustering with parameters like \u003ccode\u003enumClusters\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003enumIterations\u003c/code\u003e, neighborhood size, and grid size.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003e\u003ccode\u003eneighborhoodSize\u003c/code\u003e dictates the tile overlap for cluster computation, while \u003ccode\u003egridSize\u003c/code\u003e allows independent clustering within fixed-size cells.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSetting \u003ccode\u003euniqueLabels\u003c/code\u003e to true ensures distinct cluster IDs across the entire image, while false results in repeated IDs per tile or grid cell.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBy default, uses tiles without overlap for clustering and assigns unique labels to clusters.\u003c/p\u003e\n"]]],["K-Means clustering is applied to an input image, generating a single-band output image where each pixel is assigned a cluster ID. Clustering can occur within a fixed grid (`gridSize`) or within overlapping tiles (`neighborhoodSize`). By default, tiles have no overlap. Clusters are independent per cell/tile, potentially resulting in different labels for clusters crossing boundaries. Parameters include the number of clusters and iterations. Convergence can be enforced and the ID labels be unique or repeat depending on the specified parameter.\n"],null,["# ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans\n\nPerforms K-Means clustering on the input image. Outputs a 1-band image containing the ID of the cluster that each pixel belongs to. The algorithm can work either on a fixed grid of non-overlapping cells (gridSize, which can be smaller than a tile) or on tiles with overlap (neighborhoodSize). The default is to use tiles with no overlap. Clusters in one cell or tile are unrelated to clusters in another. Any cluster that spans a cell or tile boundary may receive two different labels in the two halves. Any input pixels with partial masks are fully masked in the output.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans(image, `*numClusters* `, `*numIterations* `, `*neighborhoodSize* `, `*gridSize* `, `*forceConvergence* `, `*uniqueLabels*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|-------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `image` | Image | The input image for clustering. |\n| `numClusters` | Integer, default: 8 | Number of clusters. |\n| `numIterations` | Integer, default: 20 | Number of iterations. |\n| `neighborhoodSize` | Integer, default: 0 | Neighborhood size. The amount to extend each tile (overlap) when computing the clusters. This option is mutually exclusive with gridSize. |\n| `gridSize` | Integer, default: null | Grid cell-size. If greater than 0, kMeans will be run independently on cells of this size. This has the effect of limiting the size of any cluster to be gridSize or smaller. This option is mutually exclusive with neighborhoodSize. |\n| `forceConvergence` | Boolean, default: false | If true, an error is thrown if convergence is not achieved before numIterations. |\n| `uniqueLabels` | Boolean, default: true | If true, clusters are assigned unique IDs. Otherwise, they repeat per tile or grid cell. |"]]