Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin Earth Engine erişimini sürdürmek için
ticari olmayan uygunluğu doğrulaması gerekir.
ee.Kernel.gaussian
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Örneklenmiş sürekli Gauss'tan Gauss çekirdeği oluşturur.
| Kullanım | İadeler |
|---|
ee.Kernel.gaussian(radius, sigma, units, normalize, magnitude) | Çekirdek |
| Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar |
|---|
radius | Kayan | Oluşturulacak çekirdeğin yarıçapı. |
sigma | Ondalık sayı, varsayılan: 1 | Gauss fonksiyonunun standart sapması (yarıçapla aynı birim). |
units | Dize, varsayılan: "pixels" | Çekirdek için ölçüm sistemi ("piksel" veya "metre"). Çekirdek metre cinsinden belirtilmişse yakınlaştırma düzeyi değiştirildiğinde yeniden boyutlandırılır. |
normalize | Boole değeri, varsayılan: true | Çekirdek değerlerini toplamı 1 olacak şekilde normalleştirin. |
magnitude | Ondalık sayı, varsayılan: 1 | Her değeri bu miktarla ölçeklendirin. |
Örnekler
Kod Düzenleyici (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 kurulumu
Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere
Python Ortamı sayfasına bakın.
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]
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-29 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-29 UTC."],[[["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eee.Kernel.gaussian\u003c/code\u003e function generates a Gaussian kernel, which is essentially a matrix of weights used for image processing, derived from a continuous Gaussian distribution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize the kernel by defining its radius, standard deviation (\u003ccode\u003esigma\u003c/code\u003e), units (pixels or meters), normalization, and magnitude (scaling factor).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBy default, the kernel is normalized, meaning the sum of its values equals 1, and has a magnitude of 1, applying no scaling to the pixel values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe generated Gaussian kernel can be applied to imagery to perform various operations such as blurring or smoothing, as demonstrated in the example code snippets.\u003c/p\u003e\n"]]],["The core function is to generate a Gaussian kernel using `ee.Kernel.gaussian()`. This function requires a `radius` and accepts optional parameters like `sigma` (standard deviation), `units` ('pixels' or 'meters'), `normalize` (kernel value normalization), and `magnitude` (scaling factor). The output is a kernel object. Example code demonstrates how to create and print a Gaussian kernel in JavaScript and Python, including the resulting weights matrix.\n"],null,["# ee.Kernel.gaussian\n\nGenerates a Gaussian kernel from a sampled continuous Gaussian.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|-------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `ee.Kernel.gaussian(radius, `*sigma* `, `*units* `, `*normalize* `, `*magnitude*`)` | Kernel |\n\n| Argument | Type | Details |\n|-------------|---------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `radius` | Float | The radius of the kernel to generate. |\n| `sigma` | Float, default: 1 | Standard deviation of the Gaussian function (same units as radius). |\n| `units` | String, default: \"pixels\" | The system of measurement for the kernel ('pixels' or 'meters'). If the kernel is specified in meters, it will resize when the zoom-level is changed. |\n| `normalize` | Boolean, default: true | Normalize the kernel values to sum to 1. |\n| `magnitude` | Float, default: 1 | Scale each value by this amount. |\n\nExamples\n--------\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nprint('A Gaussian kernel', ee.Kernel.gaussian({radius: 3}));\n\n/**\n * Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)\n *\n * [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]\n * [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]\n * [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]\n * [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]\n * [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]\n */\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\nfrom pprint import pprint\n\nprint('A Gaussian kernel:')\npprint(ee.Kernel.gaussian(**{'radius': 3}).getInfo())\n\n# Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)\n\n# [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]\n# [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]\n# [0.021, 0.098, 0.162, 0.098, 0.021]\n# [0.013, 0.059, 0.098, 0.059, 0.013]\n# [0.002, 0.013, 0.021, 0.013, 0.002]\n```"]]
