আর্থ ইঞ্জিন শেয়ার্ড কম্পিউট রিসোর্সগুলিকে সুরক্ষিত রাখতে এবং সকলের জন্য নির্ভরযোগ্য কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করতে
অ-বাণিজ্যিক কোটা স্তর চালু করছে। সমস্ত অ-বাণিজ্যিক প্রকল্পকে
২৭ এপ্রিল, ২০২৬ এর মধ্যে একটি কোটা স্তর নির্বাচন করতে হবে অথবা ডিফল্টভাবে কমিউনিটি স্তর ব্যবহার করতে হবে। স্তর কোটা সমস্ত প্রকল্পের জন্য (স্তর নির্বাচনের তারিখ নির্বিশেষে)
২৭ এপ্রিল, ২০২৬ থেকে কার্যকর হবে।
আরও জানুন।
ee.Kernel.manhattan
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
রেক্টিলাইনার (শহর-ব্লক) দূরত্বের উপর ভিত্তি করে একটি দূরত্ব কার্নেল তৈরি করে।
| ব্যবহার | রিটার্নস | ee.Kernel.manhattan(radius, units , normalize , magnitude ) | কার্নেল |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | radius | ভাসা | কার্নেলের ব্যাসার্ধ উৎপন্ন হবে। |
units | স্ট্রিং, ডিফল্ট: "পিক্সেল" | কার্নেলের জন্য পরিমাপের সিস্টেম ('পিক্সেল' বা 'মিটার')। কার্নেলটি মিটারে নির্দিষ্ট করা থাকলে, জুম-স্তর পরিবর্তন করা হলে এটির আকার পরিবর্তন হবে। |
normalize | বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা | কার্নেলের মানগুলিকে 1 এ যোগ করার জন্য স্বাভাবিক করুন। |
magnitude | ফ্লোট, ডিফল্ট: 1 | এই পরিমাণ দ্বারা প্রতিটি মান স্কেল. |
উদাহরণ
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
print('A Manhattan kernel', ee.Kernel.manhattan({radius: 3}));
/**
* Output weights matrix
*
* [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
* [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
* [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
* [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
* [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
* [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
* [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
*/ পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
display('A Manhattan kernel:',ee.Kernel.manhattan(**{'radius': 3}))
# Output weights matrix
# [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
# [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
# [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
# [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
# [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
# [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
# [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6],রেক্টিলাইনার (শহর-ব্লক) দূরত্বের উপর ভিত্তি করে একটি দূরত্ব কার্নেল তৈরি করে।
| ব্যবহার | রিটার্নস | ee.Kernel.manhattan(radius, units , normalize , magnitude ) | কার্নেল |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | radius | ভাসা | কার্নেলের ব্যাসার্ধ উৎপন্ন হবে। |
units | স্ট্রিং, ডিফল্ট: "পিক্সেল" | কার্নেলের জন্য পরিমাপের সিস্টেম ('পিক্সেল' বা 'মিটার')। কার্নেলটি মিটারে নির্দিষ্ট করা থাকলে, জুম-স্তর পরিবর্তন করা হলে এটির আকার পরিবর্তন হবে। |
normalize | বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা | কার্নেলের মানগুলিকে 1 এ যোগ করার জন্য স্বাভাবিক করুন। |
magnitude | ফ্লোট, ডিফল্ট: 1 | এই পরিমাণ দ্বারা প্রতিটি মান স্কেল. |
উদাহরণ
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
print('A Manhattan kernel', ee.Kernel.manhattan({radius: 3}));
/**
* Output weights matrix
*
* [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
* [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
* [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
* [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
* [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
* [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
* [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
*/ পাইথন সেটআপ
পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (পাইথন)
display('A Manhattan kernel:',ee.Kernel.manhattan(**{'radius': 3}))
# Output weights matrix
# [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
# [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
# [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
# [3, 2, 1, 0, 1, 2, 3]
# [4, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
# [5, 4, 3, 2, 3, 4, 5]
# [6, 5, 4, 3, 4, 5, 6]
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-10-30 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-10-30 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],["This tool generates a rectilinear (city-block) distance kernel using `ee.Kernel.manhattan`. Key actions involve setting the `radius`, specifying `units` as pixels or meters, and optionally `normalize` the kernel to sum to 1, and `magnitude` to scale each value. The kernel's output is a matrix, where each cell's value represents its distance.\n"]]
