ee.Image.reduceNeighborhood

Aplica o redutor especificado à vizinhança de cada pixel, conforme determinado pelo kernel especificado. Se o redutor tiver uma única entrada, ele será aplicado separadamente a cada banda da coleção. Caso contrário, ele precisará ter o mesmo número de entradas que a imagem de entrada tem de bandas.

Os nomes de saída do redutor determinam os nomes das bandas de saída: redutores com várias entradas usam os nomes de saída diretamente, enquanto redutores com uma única entrada prefixam o nome de saída com o nome da banda de entrada (por exemplo, '10_mean', '20_mean').

Os redutores com entradas ponderadas podem ter o peso da entrada com base na máscara de entrada, no valor do kernel ou no menor desses dois.

Uso	Retorna
Image.reduceNeighborhood(reducer, kernel, inputWeight, skipMasked, optimization)	Imagem

Argumento	Tipo	Detalhes
isso: image	Imagem	A imagem de entrada.
reducer	Redutor	O redutor a ser aplicado aos pixels na vizinhança.
kernel	Kernel	O kernel que define a vizinhança.
inputWeight	String, padrão: "kernel"	Uma das opções: "mask", "kernel" ou "min".
skipMasked	Booleano, padrão: verdadeiro	Mascarar pixels de saída se o pixel de entrada correspondente estiver mascarado.
optimization	String, padrão: null	Estratégia de otimização. As opções são "boxcar" e "window". O método "boxcar" é uma maneira rápida de calcular contagem, soma ou média. Ele exige um kernel homogêneo, um redutor de entrada única e MASK, KERNEL ou nenhum ponderação. O método "window" usa uma janela de execução e tem os mesmos requisitos de "boxcar", mas pode usar qualquer redutor de entrada única. Ambos os métodos exigem uma quantidade considerável de memória extra.