ee.Kernel.chebyshev
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यह चेबीशेव दूरी (किसी भी डाइमेंशन के हिसाब से सबसे ज़्यादा दूरी) के आधार पर, दूरी का कर्नल जनरेट करता है.
इस्तेमाल | रिटर्न |
---|
ee.Kernel.chebyshev(radius, units, normalize, magnitude) | कर्नेल |
आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
---|
radius | फ़्लोट | जनरेट करने के लिए कर्नल की रेडियस. |
units | स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट: "pixels" | कर्नल के लिए मेज़रमेंट सिस्टम ('पिक्सल' या 'मीटर'). अगर कर्नल को मीटर में तय किया गया है, तो ज़ूम-लेवल बदलने पर इसका साइज़ बदल जाएगा. |
normalize | बूलियन, डिफ़ॉल्ट वैल्यू: false | कर्नल वैल्यू को सामान्य करें, ताकि उनका योग 1 हो. |
magnitude | फ़्लोट, डिफ़ॉल्ट: 1 | हर वैल्यू को इस रकम से स्केल करें. |
उदाहरण
कोड एडिटर (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]
*/
Python सेटअप करना
Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap
का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए,
Python एनवायरमेंट पेज देखें.
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]
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],["A Chebyshev distance kernel is generated using `ee.Kernel.chebyshev()` with a specified `radius`. The measurement system can be set to 'pixels' or 'meters' via the `units` argument. The kernel values can be normalized to sum to 1 using `normalize`, and scaled with `magnitude`. The output is a kernel representing the Chebyshev distance, where the greatest distance along any dimension defines the value, and it is presented as a matrix.\n"],null,[]]