本文主要是介绍Google Earth Engine(GEE)——reduceNeighborhood的使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
上一次通过fastDistanceTransform函数实现了影像的向外扩充和向内腐蚀,如果你需要执行卷积并且无法使用fastDistanceTransform()
,请使用 中的优化reduceNeighborhood()
。本次同样利用一个函数来实现,上一次的代码:
https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/124072581
在实验开始前要介绍一下本次使用的函数:
ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite(collection, percentile, cloudScoreRange, maxDepth, asFloat)
从陆地卫星的原始场景集合中计算出一个陆地卫星TOA合成。它应用标准的TOA校准,然后使用SimpleLandsatCloudScore算法给每个像素分配一个云分。它在每个点上选择可能的最低云分范围,然后从被接受的像素中计算出每个波段的百分位值。该算法还使用LandsatPathRowLimit算法,在有超过maxDepth输入场景的区域,只选择云量最少的场景。
参数。
collection (ImageCollection)。
要合成的原始陆地卫星图像集。
percentile(整数,默认:50)。
合成每个波段时要使用的百分位数。
cloud
这篇关于Google Earth Engine(GEE)——reduceNeighborhood的使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!