ee.Kernel.manhattan

Doğrusal (şehir bloğu) mesafeye dayalı bir mesafe çekirdeği oluşturur.

Kullanım	İadeler
ee.Kernel.manhattan(radius, units, normalize, magnitude)	Çekirdek

Bağımsız Değişken	Tür	Ayrıntılar
radius	Kayan	Oluşturulacak çekirdeğin yarıçapı.
units	Dize, varsayılan: "pixels"	Çekirdek için ölçüm sistemi ("piksel" veya "metre"). Çekirdek metre cinsinden belirtilmişse yakınlaştırma düzeyi değiştirildiğinde yeniden boyutlandırılır.
normalize	Boole değeri, varsayılan: false	Çekirdek değerlerini toplamı 1 olacak şekilde normalleştirin.
magnitude	Ondalık sayı, varsayılan: 1	Her değeri bu miktarla ölçeklendirin.

Örnekler

Kod Düzenleyici (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]
 */

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)

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]