影像梯度是指在图像中每个像素位置处的灰度变化率，用于描述图像局部的变化程度和方向。梯度计算常用的方法有以下几种：
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Sobel算子：Sobel算子是一种常用的基于差分的梯度计算方法，常用于边缘检测。分别计算像素点周围3x3的邻域内水平和竖直方向的梯度，得到两个梯度图像后，对其进行平方和开方运算，得到边缘梯度图像和方向图像。
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Prewitt算子：Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于差分的梯度计算方法，常用于边缘检测。它同样计算像素点周围3x3的邻域内水平和竖直方向的梯度，得到两个梯度图像后，对其进行平方和开方运算，得到边缘梯度图像和方向图像。
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Roberts算子：Roberts算子是一种简单的基于差分的梯度计算方法，计算像素点周围2x2的邻域内水平和竖直方向的梯度，得到两个梯度图像后，对其进行平方和开方运算，得到边缘梯度图像和方向图像。
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Laplacian算子：Laplacian算子是一种基于二阶微分的梯度计算方法，常用于图像增强和特征提取。它计算像素点周围的二阶导数，并将其作为该点的梯度值，得到梯度图像后，可以通过阈值处理来提取图像特征。
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Canny算子：Canny算子是一种基于高斯滤波和非极大值抑制的梯度计算方法，常用于边缘检测。它首先对图像进行高斯平滑滤波，然后计算梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制和双阈值处理，最后通过连通区域分析来提取图像边缘。
安装地球引擎API和geemap
安装地球引擎的Python API和geemap。geemap Python包是建立在ipyleaflet和folium包之上的，它实现了几个与地