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)

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]