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ee.Kernel.cross
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Gera um kernel booleano em forma de cruz.
| Uso | Retorna |
|---|
ee.Kernel.cross(radius, units, normalize, magnitude) | Kernel |
| Argumento | Tipo | Detalhes |
|---|
radius | Ponto flutuante | O raio do kernel a ser gerado. |
units | String, padrão: "pixels" | O sistema de medição do kernel ("pixels" ou "metros"). Se o kernel for especificado em metros, ele será redimensionado quando o nível de zoom for alterado. |
normalize | Booleano, padrão: verdadeiro | Normalizar os valores do kernel para somar 1. |
magnitude | Ponto flutuante, padrão: 1 | Escala cada valor por esse montante. |
Exemplos
Editor de código (JavaScript)
print('A cross kernel', ee.Kernel.cross({radius: 3}));
/**
* Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
*
* [0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076]
* [0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000]
* [0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000]
* [0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000]
* [0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000]
* [0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000]
* [0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076]
*/
Configuração do Python
Consulte a página
Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar
geemap para desenvolvimento interativo.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
from pprint import pprint
print('A cross kernel:')
pprint(ee.Kernel.cross(**{'radius': 3}).getInfo())
# Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
# [0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076]
# [0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000]
# [0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000]
# [0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000]
# [0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000]
# [0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000]
# [0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076]
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Última atualização 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Última atualização 2025-07-26 UTC."],[],["The core functionality is generating a cross-shaped boolean kernel using `ee.Kernel.cross`. Users specify the `radius` to define the kernel's size. They can also choose the `units` ('pixels' or 'meters'), `normalize` (to sum values to 1), and the `magnitude` to scale values. This method returns a `Kernel` object. An example shows how a radius of 3 results in a 7x7 weight matrix where only cross-shaped positions are populated.\n"]]