Объявление : Все некоммерческие проекты, зарегистрированные для использования Earth Engine до
15 апреля 2025 года, должны
подтвердить право на некоммерческое использование для сохранения доступа. Если вы не подтвердите право до 26 сентября 2025 года, ваш доступ может быть приостановлен.
ee.Kernel.euclidean
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Генерирует ядро расстояния на основе евклидова (прямолинейного) расстояния.
Использование | Возврат | ee.Kernel.euclidean(radius, units , normalize , magnitude ) | Ядро |
Аргумент | Тип | Подробности | radius | Плавать | Радиус генерируемого ядра. |
units | Строка, по умолчанию: «пиксели» | Система измерения ядра («пиксели» или «метры»). Если ядро указано в метрах, его размер будет меняться при изменении уровня масштабирования. |
normalize | Логическое значение, по умолчанию: false | Нормализуйте значения ядра так, чтобы сумма равнялась 1. |
magnitude | Плавающий, по умолчанию: 1 | Масштабируйте каждое значение на эту величину. |
Примеры
Редактор кода (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]
*/
Настройка Python
Информацию об API Python и использовании geemap
для интерактивной разработки см. на странице «Среда Python» .
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]
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-24 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-24 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"]]