Объявление : Все некоммерческие проекты, зарегистрированные для использования Earth Engine до
15 апреля 2025 года, должны
подтвердить некоммерческое право на сохранение доступа к Earth Engine.
ee.Kernel.manhattan
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Формирует ядро расстояний на основе прямолинейного (городского) расстояния.
Использование | Возврат | ee.Kernel.manhattan(radius, units , normalize , magnitude ) | Ядро |
Аргумент | Тип | Подробности | radius | Плавать | Радиус генерируемого ядра. |
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: false | 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 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]
*/
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)
from pprint import pprint
print('A Manhattan kernel:')
pprint(ee.Kernel.manhattan(**{'radius': 3}).getInfo())
# 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]
,Формирует ядро расстояний на основе прямолинейного (городского) расстояния.
Использование | Возврат | ee.Kernel.manhattan(radius, units , normalize , magnitude ) | Ядро |
Аргумент | Тип | Подробности | radius | Плавать | Радиус генерируемого ядра. |
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: false | 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 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]
*/
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)
from pprint import pprint
print('A Manhattan kernel:')
pprint(ee.Kernel.manhattan(**{'radius': 3}).getInfo())
# 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]
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-24 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-24 UTC."],[],["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"],null,[]]