ee.Kernel.gaussian

Генерирует гауссово ядро из выборки непрерывного гауссовского распределения.

Использование	Возврат
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma , units , normalize , magnitude )	Ядро

Аргумент	Тип	Подробности
radius	Плавать	Радиус генерируемого ядра.
sigma	Плавающий, по умолчанию: 1	Стандартное отклонение гауссовой функции (в тех же единицах, что и радиус).
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: true	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 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]
 */

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)

display('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]