ee.Kernel.gaussian

サンプリングされた連続ガウス分布からガウス カーネルを生成します。

用途	戻り値
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude)	カーネル

引数	タイプ	詳細
radius	浮動小数点数	生成するカーネルの半径。
sigma	浮動小数点数、デフォルト: 1	ガウス関数の標準偏差（半径と同じ単位）。
units	文字列、デフォルト: 「pixels」	カーネルの測定システム（「ピクセル」または「メートル」）。カーネルがメートル単位で指定されている場合、ズームレベルが変更されるとサイズが変更されます。
normalize	ブール値。デフォルト値は true です。	カーネル値を正規化して、合計が 1 になるようにします。
magnitude	浮動小数点数、デフォルト: 1	各値をこの量でスケーリングします。

例

コードエディタ（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]
 */

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

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]