إشعار: يجب
إثبات أهلية جميع المشاريع غير التجارية المسجّلة لاستخدام Earth Engine قبل
15 أبريل 2025 من أجل الحفاظ على إمكانية الوصول إلى Earth Engine.
ee.Kernel.euclidean
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تُنشئ هذه الدالة نواة مسافة استنادًا إلى المسافة الإقليدية (المسافة المستقيمة).
| الاستخدام | المرتجعات |
|---|
ee.Kernel.euclidean(radius, units, normalize, magnitude) | Kernel |
| الوسيطة | النوع | التفاصيل |
|---|
radius | عدد عائم | نصف قطر النواة المطلوب إنشاؤها. |
units | سلسلة، القيمة التلقائية: "بكسل" | نظام القياس الخاص بالنواة (بالبكسل أو المتر) إذا تم تحديد النواة بالمتر، سيتم تغيير حجمها عند تغيير مستوى التكبير/التصغير. |
normalize | قيمة منطقية، القيمة التلقائية: false | يجب تسوية قيم النواة ليكون مجموعها 1. |
magnitude | عدد عائم، القيمة التلقائية: 1 | اضرب كل قيمة في هذا المبلغ. |
أمثلة
محرّر الرموز البرمجية (JavaScript)
print('A Euclidean distance kernel', ee.Kernel.euclidean({radius: 3}));
/**
* Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
*
* [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]
* [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]
* [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]
* [3.000, 2.000, 1.000, 0.000, 1.000, 2.000, 3.000]
* [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]
* [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]
* [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]
*/
إعداد Python
راجِع صفحة
بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام
geemap للتطوير التفاعلي.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
from pprint import pprint
print('A Euclidean distance kernel:')
pprint(ee.Kernel.euclidean(**{'radius': 3}).getInfo())
# Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
# [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]
# [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]
# [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]
# [3.000, 2.000, 1.000, 0.000, 1.000, 2.000, 3.000]
# [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]
# [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]
# [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eGenerates a kernel to weight pixels based on their straight-line distance from the center.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eKernel values represent the Euclidean distance from the center pixel, optionally normalized and scaled.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe radius of the kernel and units of measurement (pixels or meters) are configurable.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen specified in meters, the kernel automatically resizes with zoom level changes.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `ee.Kernel.euclidean` function generates a distance kernel based on Euclidean distance, returning a Kernel object. Key parameters include `radius`, determining the kernel's size; `units` (\"pixels\" or \"meters\"), dictating the measurement system; `normalize` (default: false), setting whether values sum to 1; and `magnitude` (default: 1), scaling values. An example kernel with a radius of 3 is demonstrated, illustrating the output weight matrix.\n"],null,["# ee.Kernel.euclidean\n\nGenerates a distance kernel based on Euclidean (straight-line) distance.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|--------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `ee.Kernel.euclidean(radius, `*units* `, `*normalize* `, `*magnitude*`)` | Kernel |\n\n| Argument | Type | Details |\n|-------------|---------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `radius` | Float | The radius of the kernel to generate. |\n| `units` | String, default: \"pixels\" | The system of measurement for the kernel ('pixels' or 'meters'). If the kernel is specified in meters, it will resize when the zoom-level is changed. |\n| `normalize` | Boolean, default: false | Normalize the kernel values to sum to 1. |\n| `magnitude` | Float, default: 1 | Scale each value by this amount. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nprint('A Euclidean distance kernel', ee.Kernel.euclidean({radius: 3}));\n\n/**\n * Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)\n *\n * [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]\n * [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]\n * [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]\n * [3.000, 2.000, 1.000, 0.000, 1.000, 2.000, 3.000]\n * [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]\n * [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]\n * [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]\n */\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\nfrom pprint import pprint\n\nprint('A Euclidean distance kernel:')\npprint(ee.Kernel.euclidean(**{'radius': 3}).getInfo())\n\n# Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)\n\n# [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]\n# [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]\n# [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]\n# [3.000, 2.000, 1.000, 0.000, 1.000, 2.000, 3.000]\n# [3.162, 2.236, 1.414, 1.000, 1.414, 2.236, 3.162]\n# [3.605, 2.828, 2.236, 2.000, 2.236, 2.828, 3.605]\n# [4.242, 3.605, 3.162, 3.000, 3.162, 3.605, 4.242]\n```"]]
