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ee.Image.glcmTexture
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各バンドの各ピクセルの周囲のグレイレベル同時発生行列からテクスチャ指標を計算します。GLCM は、画像内で異なるピクセル輝度値(グレースケール)の組み合わせがどのくらいの頻度で発生するかをまとめた表です。値 X のピクセルが値 Y のピクセルの隣に特定の方向と距離で配置されている回数をカウントし、この集計から統計情報を導出します。
この実装では、Haralick が提案した 14 個の GLCM 指標と、Conners の 4 個の追加指標を計算します。入力は整数値である必要があります。
方向平均がオンの場合は入力バンドごとに 18 バンド、オフの場合はカーネル内の方向ペアごとに 18 バンドで構成されます。
ASM: f1、Angular Second Moment。繰り返されるペアの数を測定します。
CONTRAST: f2、コントラスト。画像のローカル コントラストを測定します
CORR: f3、相関; ピクセルのペア間の相関を測定します
VAR: f4、分散。グレースケールの分布がどの程度広がっているかを測定します
IDM: f5、逆差分モーメント。均一性を測定します。
SAVG: f6、合計平均
SVAR: f7、合計分散
送信: f8、エントロピーの合計
ENT: f9、エントロピー。グレースケール分布のランダム性を測定します
DVAR: f10、差の分散
DENT: f11、差分エントロピー
IMCORR1: f12、相関 1 の情報尺度
IMCORR2: f13、相関 2 の情報尺度
MAXCORR: f14、最大相関係数。(計算されていません)
DISS: Dissimilarity
INERTIA: 慣性
SHADE: クラスタ シェード
PROM: クラスタの重要度
詳しくは、Haralick らの論文「Textural Features for Image Classification」(https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.4309314)と、Conners らの論文「Segmentation of a high-resolution urban scene using texture operators」(https://sdoi.org/10.1016/0734-189X(84)90197-X)をご覧ください。
用途 | 戻り値 |
---|
Image.glcmTexture(size, kernel, average) | 画像 |
引数 | タイプ | 詳細 |
---|
これ: image | 画像 | テクスチャ指標を計算する画像。 |
size | 整数。デフォルト: 1 | 各 GLCM に含める近傍のサイズ。 |
kernel | カーネル、デフォルト: null | GLCM を計算する x オフセットと y オフセットを指定するカーネル。GLCM は、中心のピクセルを除き、同じ方向と距離で GLCM がまだ計算されていない限り、ゼロ以外のカーネル内の各ピクセルに対して計算されます。たとえば、東と西のピクセルのいずれかまたは両方が設定されている場合、1 つの(水平方向の)GLCM のみが計算されます。カーネルは左から右、上から下の順にスキャンされます。デフォルトは 3x3 の正方形で、オフセット (-1, -1)、(0, -1)、(1, -1)、(-1, 0) を持つ 4 つの GLCM が生成されます。 |
average | ブール値。デフォルト値は true です。 | true の場合、各指標の方向バンドが平均化されます。 |
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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\u003eComputes 18 texture metrics, derived from Gray-Level Co-occurrence Matrices (GLCMs), for each band of an image to quantify texture.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGLCMs analyze the frequency of pixel brightness value combinations within a specified neighborhood, offering insights into image texture.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize the neighborhood size and kernel to control the analysis scale and direction, with directional averaging available for output simplification.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe output includes Haralick's 14 GLCM metrics and Conners' 4 additional metrics, providing a comprehensive texture profile.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe provided links to scientific publications offer further details on the underlying theory and calculations of the texture metrics.\u003c/p\u003e\n"]]],["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"],null,["# ee.Image.glcmTexture\n\nComputes texture metrics from the Gray Level Co-occurrence Matrix around each pixel of every band. The GLCM is a tabulation of how often different combinations of pixel brightness values (grey levels) occur in an image. It counts the number of times a pixel of value X lies next to a pixel of value Y, in a particular direction and distance. and then derives statistics from this tabulation.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis implementation computes the 14 GLCM metrics proposed by Haralick, and 4 additional metrics from Conners. Inputs are required to be integer valued.\n\nThe output consists of 18 bands per input band if directional averaging is on and 18 bands per directional pair in the kernel, if not:\n\nASM: f1, Angular Second Moment; measures the number of repeated pairs\n\nCONTRAST: f2, Contrast; measures the local contrast of an image\n\nCORR: f3, Correlation; measures the correlation between pairs of pixels\n\nVAR: f4, Variance; measures how spread out the distribution of gray-levels is\n\nIDM: f5, Inverse Difference Moment; measures the homogeneity\n\nSAVG: f6, Sum Average\n\nSVAR: f7, Sum Variance\n\nSENT: f8, Sum Entropy\n\nENT: f9, Entropy. Measures the randomness of a gray-level distribution\n\nDVAR: f10, Difference variance\n\nDENT: f11, Difference entropy\n\nIMCORR1: f12, Information Measure of Corr. 1\n\nIMCORR2: f13, Information Measure of Corr. 2\n\nMAXCORR: f14, Max Corr. Coefficient. (not computed)\n\nDISS: Dissimilarity\n\nINERTIA: Inertia\n\nSHADE: Cluster Shade\n\nPROM: Cluster prominence\n\nMore information can be found in the two papers: Haralick et. al, 'Textural Features for Image Classification', https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.4309314 and Conners, et al, Segmentation of a high-resolution urban scene using texture operators', https://sdoi.org/10.1016/0734-189X(84)90197-X.\n\n| Usage | Returns |\n|----------------------------------------------------------|---------|\n| Image.glcmTexture`(`*size* `, `*kernel* `, `*average*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|---------------|------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| this: `image` | Image | The image for which to compute texture metrics. |\n| `size` | Integer, default: 1 | The size of the neighborhood to include in each GLCM. |\n| `kernel` | Kernel, default: null | A kernel specifying the x and y offsets over which to compute the GLCMs. A GLCM is computed for each pixel in the kernel that is non-zero, except the center pixel and as long as a GLCM hasn't already been computed for the same direction and distance. For example, if either or both of the east and west pixels are set, only 1 (horizontal) GLCM is computed. Kernels are scanned from left to right and top to bottom. The default is a 3x3 square, resulting in 4 GLCMs with the offsets (-1, -1), (0, -1), (1, -1) and (-1, 0). |\n| `average` | Boolean, default: true | If true, the directional bands for each metric are averaged. |"]]