ee.Image.spectralGradient
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
คำนวณการไล่ระดับสีของสเปกตรัมในทุกแบนด์ของรูปภาพ (หรือแบนด์แรกหากรูปภาพเป็นประเภทอาร์เรย์) โดยคำนวณความแตกต่างต่อพิกเซลระหว่างการกัดกร่อนและการขยายสเปกตรัมด้วยเคอร์เนลโครงสร้างและเมตริกระยะทางที่กำหนด ดู: Plaza, Antonio, et al. "Spatial/spectral endmember extraction by multidimensional morphological operations." IEEE transactions on geoscience and remote sensing 40.9 (2002): 2025-2041.
| การใช้งาน | การคืนสินค้า |
|---|
Image.spectralGradient(metric, kernel, useCentroid) | รูปภาพ |
| อาร์กิวเมนต์ | ประเภท | รายละเอียด |
|---|
ดังนี้ image | รูปภาพ | รูปภาพที่อินพุตเข้ามา |
metric | String, ค่าเริ่มต้น: "sam" | เมตริกระยะทางสเปกตรัมที่จะใช้ โดยอาจเป็น "sam" (spectral angle mapper), "sid" (spectral information divergence), "sed" (squared Euclidean distance) หรือ "emd" (earth movers distance) |
kernel | เคอร์เนล ค่าเริ่มต้น: null | เคอร์เนลความเชื่อมโยง ค่าเริ่มต้นคือสี่เหลี่ยมจัตุรัสที่มีรัศมี 1 (เชื่อมต่อ 8 ทาง) |
useCentroid | บูลีน ค่าเริ่มต้น: false | หากเป็นจริง ระบบจะคำนวณระยะทางจากค่าเฉลี่ยของพิกเซลทั้งหมดภายใต้เคอร์เนลแทนที่จะเป็นพิกเซลตรงกลางของเคอร์เนล |
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC"],[[["\u003cp\u003eComputes the spectral gradient of an image by calculating the difference between spectral erosion and dilation using a specified kernel and distance metric.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOffers a choice of four spectral distance metrics: SAM, SID, SED, and EMD.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAllows customization of the connectedness kernel and the method of distance calculation (from the kernel's center or centroid).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePrimarily used for spatial/spectral endmember extraction in hyperspectral images, as described in the cited research by Plaza et al.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOperates on all bands of multi-band images or the first band of Array-typed images.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Image.spectralGradient\n\nComputes the spectral gradient over all bands of an image (or the first band if the image is Array typed) by computing the per-pixel difference between the spectral erosion and dilation with a given structuring kernel and distance metric. See: Plaza, Antonio, et al. 'Spatial/spectral endmember extraction by multidimensional morphological operations.' IEEE transactions on geoscience and remote sensing 40.9 (2002): 2025-2041.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------------------------------|---------|\n| Image.spectralGradient`(`*metric* `, `*kernel* `, `*useCentroid*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|---------------|-------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| this: `image` | Image | The input image. |\n| `metric` | String, default: \"sam\" | The spectral distance metric to use. One of 'sam' (spectral angle mapper), 'sid' (spectral information divergence), 'sed' (squared Euclidean distance), or 'emd' (earth movers distance). |\n| `kernel` | Kernel, default: null | Connectedness kernel. Defaults to a square of radius 1 (8-way connected). |\n| `useCentroid` | Boolean, default: false | If true, distances are computed from the mean of all pixels under the kernel instead of the kernel's center pixel. |"]]
