使用 image.cumulativeCost()
計算成本地圖,其中每個像素都包含前往最近來源位置的最低成本路徑總費用。這個程序在各種情境中都很實用,例如棲息地分析(Adriaensen 等人,2003)、集水區劃分(Melles 等人,2011)和圖像區隔(Falcao 等人,2004)。在圖片上呼叫累積成本函式,其中每個像素代表每公尺的成本。路徑會透過像素的八個相鄰像素計算。必要輸入內容包括 source
圖片,其中每個非零像素代表潛在來源 (或路徑起點),以及用於計算路徑的 maxDistance
(以公尺為單位)。這個演算法會找出所有路徑的累積成本,其長度小於 maxPixels = maxDistance
/scale,其中 scale 是像素解析度,或 Earth Engine 中的分析比例。
以下範例說明如何在土地覆蓋圖像中計算最低成本路徑:
// A rectangle representing Bangui, Central African Republic. var geometry = ee.Geometry.Rectangle([18.5229, 4.3491, 18.5833, 4.4066]); // Create a source image where the geometry is 1, everything else is 0. var sources = ee.Image().toByte().paint(geometry, 1); // Mask the sources image with itself. sources = sources.selfMask(); // The cost data is generated from classes in ESA/GLOBCOVER. var cover = ee.Image('ESA/GLOBCOVER_L4_200901_200912_V2_3').select(0); // Classes 60, 80, 110, 140 have cost 1. // Classes 40, 90, 120, 130, 170 have cost 2. // Classes 50, 70, 150, 160 have cost 3. var beforeRemap = [60, 80, 110, 140, 40, 90, 120, 130, 170, 50, 70, 150, 160]; var afterRemap = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]; var cost = cover.remap(beforeRemap, afterRemap, 0); // Compute the cumulative cost to traverse the land cover. var cumulativeCost = cost.cumulativeCost({ source: sources, maxDistance: 80 * 1000 // 80 kilometers }); // Display the results Map.setCenter(18.71, 4.2, 9); Map.addLayer(cover, {}, 'Globcover'); Map.addLayer(cumulativeCost, {min: 0, max: 5e4}, 'accumulated cost'); Map.addLayer(geometry, {color: 'FF0000'}, 'source geometry');
結果應類似圖 1,其中每個輸出像素代表到最近來源的累積成本。請注意,如果最接近來源的代價最低路徑長度超過 maxPixels,就可能出現中斷情形。
