ee.Kernel.chebyshev

Generates a distance kernel based on Chebyshev distance (greatest distance along any dimension).

שימושהחזרות
ee.Kernel.chebyshev(radius, units, normalize, magnitude)ליבה
ארגומנטסוגפרטים
radiusמספר ממשי (float)הרדיוס של הגרעין ליצירה.
unitsמחרוזת, ברירת מחדל: 'פיקסלים'מערכת המדידה של ליבת המערכת (פיקסלים או מטרים). אם הגרעין מצוין במטרים, הגודל שלו ישתנה כשמשנים את רמת הזום.
normalizeבוליאני, ברירת מחדל: falseמנרמלים את ערכי הליבה כך שהסכום שלהם יהיה 1.
magnitudeמספר ממשי (float), ברירת מחדל: 1הכפלה של כל ערך בסכום הזה.

דוגמאות

עורך הקוד (JavaScript)

print('A Chebyshev distance kernel', ee.Kernel.chebyshev({radius: 3}));

/**
 * Output weights matrix
 *
 * [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
 * [3, 2, 2, 2, 2, 2, 3]
 * [3, 2, 1, 1, 1, 2, 3]
 * [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
 * [3, 2, 1, 1, 1, 2, 3]
 * [3, 2, 2, 2, 2, 2, 3]
 * [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
 */

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

from pprint import pprint

print('A Chebyshev distance kernel:')
pprint(ee.Kernel.chebyshev(**{'radius': 3}).getInfo())

#  Output weights matrix
#  [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
#  [3, 2, 2, 2, 2, 2, 3]
#  [3, 2, 1, 1, 1, 2, 3]
#  [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
#  [3, 2, 1, 1, 1, 2, 3]
#  [3, 2, 2, 2, 2, 2, 3]
#  [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]