Earth Engine presenta
niveles de cuotas no comerciales para proteger los recursos de procesamiento compartidos y garantizar un rendimiento confiable para todos. Todos los proyectos no comerciales deberán seleccionar un nivel de cuota antes del
27 de abril de 2026 o usarán el nivel Comunidad de forma predeterminada. Las cuotas de nivel entrarán en vigencia para todos los proyectos (independientemente de la fecha de selección del nivel) el
27 de abril de 2026.
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ee.Image.glcmTexture
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Calcula las métricas de textura de la matriz de coocurrencia de niveles de gris alrededor de cada píxel de cada banda. La GLCM es una tabulación de la frecuencia con la que se producen diferentes combinaciones de valores de brillo de píxeles (niveles de gris) en una imagen. Cuenta la cantidad de veces que un píxel de valor X se encuentra junto a un píxel de valor Y, en una dirección y distancia determinadas, y luego deriva estadísticas de esta tabulación.
Esta implementación calcula las 14 métricas de GLCM propuestas por Haralick y 4 métricas adicionales de Conners. Las entradas deben tener valores enteros.
El resultado consta de 18 bandas por banda de entrada si el promedio direccional está activado y 18 bandas por par direccional en el kernel, si no es así:
- ASM: f1, Angular Second Moment; mide la cantidad de pares repetidos
- CONTRAST: f2, Contrast; mide el contraste local de una imagen
- CORR: f3, Correlation; mide la correlación entre pares de píxeles
- VAR: f4, Variance; mide qué tan dispersa está la distribución de niveles de gris
- IDM: f5, Inverse Difference Moment; mide la homogeneidad
- SAVG: f6, Sum Average
- SVAR: f7, Sum Variance
- SENT: f8, Sum Entropy
- ENT: f9, Entropy. Mide la aleatoriedad de una distribución de niveles de gris
- DVAR: f10, Difference variance
- DENT: f11, Difference entropy
- IMCORR1: f12, Information Measure of Corr. 1
- IMCORR2: f13, Information Measure of Corr. 2
- MAXCORR: f14, Max Corr. Coefficient. (no se calcula)
- DISS: Dissimilarity
- INERTIA: Inertia
- SHADE: Cluster Shade
- PROM: Cluster prominence
Puedes encontrar más información en los dos artículos: Haralick et. al, "Textural Features for Image Classification", https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.4309314 y Conners, et al, "Segmentation of a high-resolution urban scene using texture operators", https://doi.org/10.1016/0734-189X(84)90197-X.
| Uso | Muestra |
|---|
Image.glcmTexture(size, kernel, average) | Imagen |
| Argumento | Tipo | Detalles |
|---|
este: image | Imagen | La imagen para la que se calcularán las métricas de textura. |
size | Número entero, valor predeterminado: 1 | El tamaño de la vecindad que se incluirá en cada GLCM. Por ejemplo, el tamaño de 1 corresponde a un cuadrado de 3x3, el tamaño de 2 corresponde a un cuadrado de 5x5, el tamaño de 3 corresponde a un cuadrado de 7x7, etcétera. |
kernel | Kernel, valor predeterminado: nulo | Un kernel que especifica los desplazamientos x e y sobre los que se calcularán las GLCM. Se calcula una GLCM para cada píxel del kernel que no sea cero, excepto el píxel central y siempre que aún no se haya calculado una GLCM para la misma dirección y distancia. Por ejemplo, si se configuran uno o ambos píxeles este y oeste, solo se calcula 1 GLCM (horizontal). Los kernels se analizan de izquierda a derecha y de arriba abajo. El valor predeterminado es un cuadrado de 3x3, lo que da como resultado 4 GLCM con los desplazamientos (-1, -1), (0, -1), (1, -1) y (-1, 0). |
average | Booleano, valor predeterminado: verdadero | Si es verdadero, se promedian las bandas direccionales de cada métrica. |
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Última actualización: 2026-04-20 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2026-04-20 (UTC)"],[],["This content describes the computation of texture metrics using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). It calculates 18 metrics, including Angular Second Moment, Contrast, Correlation, and Entropy, among others. The GLCM tabulates pixel brightness combinations within an image, considering direction and distance. Input images must be integer-valued. The `Image.glcmTexture` function takes `size`, `kernel` (pixel offsets), and `average` (directional averaging) as parameters. Output is 18 bands per input band, either averaged or per directional pair in the kernel.\n"]]