公告:所有在
2025 年 4 月 15 日之前注册使用 Earth Engine 的非商业项目都必须
验证是否符合非商业性质的资格条件,才能继续使用 Earth Engine。
ee.Kernel.manhattan
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
基于直线(曼哈顿)距离生成距离核。
用法 | 返回 |
---|
ee.Kernel.manhattan(radius, units, normalize, magnitude) | 内核 |
参数 | 类型 | 详细信息 |
---|
radius | 浮点数 | 要生成的内核的半径。 |
units | 字符串,默认值:“pixels” | 内核的测量系统(“像素”或“米”)。如果以米为单位指定了内核,则当缩放级别发生变化时,内核会调整大小。 |
normalize | 布尔值,默认值:false | 将内核值归一化为总和为 1。 |
magnitude | 浮点数,默认值:1 | 按此量缩放每个值。 |
示例
代码编辑器 (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 设置
如需了解 Python API 和如何使用 geemap
进行交互式开发,请参阅
Python 环境页面。
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]
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最后更新时间 (UTC):2025-07-26。
[null,null,["最后更新时间 (UTC):2025-07-26。"],[],["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,[]]