Earth Engine 即將推出
非商業用途的配額級別,以便保護共用運算資源,並確保所有使用者都能享有穩固效能。所有非商業用途的專案都必須在
2026 年 4 月 27 日前選取配額級別,否則屆時會預設為「社群」級別。在
2026 年 4 月 27 日,所有專案 (無論選取級別的日期為何) 的級別配額都會生效。
瞭解詳情。
ee.Kernel.manhattan
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
根據直線 (城市街區) 距離產生距離核心。
| 用量 | 傳回 |
|---|
ee.Kernel.manhattan(radius, units, normalize, magnitude) | 核心 |
| 引數 | 類型 | 詳細資料 |
|---|
radius | 浮點值 | 要產生的核心半徑。 |
units | 字串,預設值為「pixels」 | 核心的測量系統 (「像素」或「公尺」)。如果核心是以公尺為單位指定,則會在變更縮放層級時調整大小。 |
normalize | 布林值,預設值為 false | 將核心值正規化為總和為 1。 |
magnitude | 浮點值,預設值為 1 | 將每個值按此金額縮放。 |
範例
程式碼編輯器 (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 設定
請參閱
Python 環境頁面,瞭解 Python API 和如何使用 geemap 進行互動式開發。
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]
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上次更新時間:2025-10-30 (世界標準時間)。
[null,null,["上次更新時間:2025-10-30 (世界標準時間)。"],[],["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"]]