ee.Kernel.gaussian

Génère un noyau gaussien à partir d'une gaussienne continue échantillonnée.

Utilisation	Renvoie
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)	Noyau

Argument	Type	Détails
radius	Float	Rayon du noyau à générer.
sigma	Float, valeur par défaut : 1	Écart-type de la fonction gaussienne (mêmes unités que le rayon).
units	Chaîne, valeur par défaut : "pixels"	Système de mesure du noyau ("pixels" ou "mètres"). Si le noyau est spécifié en mètres, il sera redimensionné lorsque le niveau de zoom sera modifié.
normalize	Booléen, valeur par défaut : true	Normalisez les valeurs du noyau pour qu'elles totalisent 1.
magnitude	Float, valeur par défaut : 1	Échelle de chaque valeur par ce montant.

Exemples

Éditeur de code (JavaScript)

print('A Gaussian kernel', ee.Kernel.gaussian({radius: 3}));

/**
 * Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
 *
 * [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
 * [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
 * [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]
 * [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
 * [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
 */

Configuration de Python

Consultez la page Environnement Python pour en savoir plus sur l'API Python et sur l'utilisation de geemap pour le développement interactif.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

from pprint import pprint

print('A Gaussian kernel:')
pprint(ee.Kernel.gaussian(**{'radius': 3}).getInfo())

#  Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)

#  [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]
#  [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
#  [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]
#  [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]
#  [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]