ee.Kernel.manhattan

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)

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]

,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)

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]