Текстура

Earth Engine имеет несколько специальных методов для оценки пространственной текстуры. Когда изображение имеет дискретное значение (не с плавающей запятой), вы можете использовать image.entropy() для вычисления энтропии в окрестности:

Редактор кода (JavaScript) 

// Load a high-resolution NAIP image.
var image = ee.Image('USDA/NAIP/DOQQ/m_3712213_sw_10_1_20140613');

// Zoom to San Francisco, display.
Map.setCenter(-122.466123, 37.769833, 17);
Map.addLayer(image, {max: 255}, 'image');

// Get the NIR band.
var nir = image.select('N');

// Define a neighborhood with a kernel.
var square = ee.Kernel.square({radius: 4});

// Compute entropy and display.
var entropy = nir.entropy(square);
Map.addLayer(entropy,
             {min: 1, max: 5, palette: ['0000CC', 'CC0000']},
             'entropy');

Обратите внимание, что полоса NIR масштабируется до 8 бит перед вызовом entropy() поскольку вычисление энтропии принимает дискретные входные данные. Ненулевые элементы в ядре определяют окрестности.

Другой способ измерения текстуры — использование матрицы совместной встречаемости на уровне серого (GLCM). Используя изображение и ядро ​​из предыдущего примера, вычислите контраст на основе GLCM следующим образом:

Редактор кода (JavaScript) 

// Compute the gray-level co-occurrence matrix (GLCM), get contrast.
var glcm = nir.glcmTexture({size: 4});
var contrast = glcm.select('N_contrast');
Map.addLayer(contrast,
             {min: 0, max: 1500, palette: ['0000CC', 'CC0000']},
             'contrast');

Многие меры текстуры выводятся с помощью image.glcm() . Полную информацию о результатах см. в Haralick et al. (1973) и Коннерс и др. (1984) .

Локальные меры пространственной ассоциации, такие как C Гири (Anselin 1995), могут быть вычислены в Earth Engine с помощью image.neighborhoodToBands() . Используем изображение из предыдущего примера:

Редактор кода (JavaScript) 

// Create a list of weights for a 9x9 kernel.
var row = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1];
// The center of the kernel is zero.
var centerRow = [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1];
// Assemble a list of lists: the 9x9 kernel weights as a 2-D matrix.
var rows = [row, row, row, row, centerRow, row, row, row, row];
// Create the kernel from the weights.
// Non-zero weights represent the spatial neighborhood.
var kernel = ee.Kernel.fixed(9, 9, rows, -4, -4, false);

// Convert the neighborhood into multiple bands.
var neighs = nir.neighborhoodToBands(kernel);

// Compute local Geary's C, a measure of spatial association.
var gearys = nir.subtract(neighs).pow(2).reduce(ee.Reducer.sum())
             .divide(Math.pow(9, 2));
Map.addLayer(gearys,
             {min: 20, max: 2500, palette: ['0000CC', 'CC0000']},
             "Geary's C");

Пример использования стандартного отклонения окрестности для вычисления текстуры изображения см. на странице «Статистика окрестностей изображений» .