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15. April 2025 für die Nutzung von Earth Engine registriert wurden, müssen
die Berechtigung zur nicht kommerziellen Nutzung bestätigen, um den Zugriff aufrechtzuerhalten. Wenn Sie Ihren Status nicht bis zum 26. September 2025 bestätigen, wird Ihr Zugriff möglicherweise eingeschränkt.
ee.Kernel.euclidean
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Generiert einen Distanz-Kernel basierend auf dem euklidischen Abstand (Luftlinie).
Nutzung | Ausgabe |
---|
ee.Kernel.euclidean(radius, units, normalize, magnitude) | Kernel |
Argument | Typ | Details |
---|
radius | Gleitkommazahl | Der Radius des zu generierenden Kernels. |
units | String, Standard: „pixels“ | Das Messsystem für den Kernel („Pixel“ oder „Meter“). Wenn der Kernel in Metern angegeben ist, wird seine Größe bei einer Änderung des Zoomfaktors angepasst. |
normalize | Boolescher Wert, Standard: „false“ | Normalisieren Sie die Kernelwerte so, dass sie sich auf 1 summieren. |
magnitude | Gleitkommazahl, Standardwert: 1 | Skalieren Sie jeden Wert um diesen Betrag. |
Beispiele
Code-Editor (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]
*/
Python einrichten
Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap
für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite
Python-Umgebung.
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]
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Zuletzt aktualisiert: 2025-07-26 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-26 (UTC)."],[],["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"]]