本章提供了Watkins和van Niekerk[3]的部分实施方案，以划定南非Vaalharts灌溉计划的农田边界。
函数：
ee.Algorithms.CannyEdgeDetector(image, threshold, sigma)
将Canny边缘检测算法应用于一幅图像。输出是一个图像，其波段与输入波段的名称相同，其中非零值表示边缘，值的大小是梯度的大小。
参数。
image（图像）。
要应用边缘检测的图像。
threshold（浮点）。
阈值。只有当梯度大小高于该阈值时，才会考虑对该像素进行边缘检测。
sigma（浮点数，默认为1）。
边缘检测前应用的高斯滤波器的西格玛值。0表示不应用过滤。
返回。图像
reduceToVectors(reducer, geometry, scale, geometryType, eightConnected, labelProperty, crs, crsTransform, bestEffort, maxPixels, tileScale, geometryInNativeProjection)
通过减少同质区域将图像转换为特征集合。给定一个图像，包含一个带标记的片段和0个或更多的附加带，在每个片段的像素上运行一个还原器，每个片段产生一个特征。
减速器的输入必须比图像的段数少一个，或者它必须有一个输入，并对每个段数进行重复。
参数。
this:image（图像）。
输入的图像
Original: https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/127683508
Author: 此星光明
Title: Google Earth Engine 教程——利用sentinel-2数据对农田进行逐月边缘监测分析
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