ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ccdc

Реализует алгоритм временных точек останова для непрерывного обнаружения и классификации изменений. Этот алгоритм находит временные точки останова в коллекции изображений путем итеративной подгонки гармонических функций к данным. Коэффициенты подгонки рассчитываются для всех входных диапазонов, но диапазоны, используемые для обнаружения точек останова, можно указать с помощью аргумента «breakpointBands».

Подробнее см. Zhu, Z. и Woodcock, CE, 2014. Непрерывное обнаружение изменений и классификация почвенно-растительного покрова с использованием всех доступных данных Landsat. Дистанционное зондирование окружающей среды, 144, стр. 152–171.

Использование Возврат
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ccdc(collection, breakpointBands , tmaskBands , minObservations , chiSquareProbability , minNumOfYearsScaler , dateFormat , lambda , maxIterations ) Изображение
Аргумент Тип Подробности
collection Коллекция изображений Коллекция изображений, на которых можно запустить CCDC.
breakpointBands Список, по умолчанию: null Имя или индекс диапазонов, используемых для обнаружения изменений. Если не указано, используются все диапазоны.
tmaskBands Список, по умолчанию: null Имя или индекс полос, используемых для итеративного обнаружения облаков TMask. Обычно это зелёная полоса и полоса SWIR1. Если не указано, TMask не используется. Если указано, 'tmaskBands' необходимо включить в 'breakpointBands'.
minObservations Целое число, по умолчанию: 6 Количество наблюдений, необходимое для регистрации изменения.
chiSquareProbability Плавающий, по умолчанию: 0,99 Порог вероятности хи-квадрат для обнаружения изменений в диапазоне [0, 1].
minNumOfYearsScaler Плавающий, по умолчанию: 1,33 Факторы минимального количества лет для применения новой арматуры.
dateFormat Целое число, по умолчанию: 0 Представление времени, используемое при подгонке: 0 = jDays, 1 = дробные годы, 2 = время Unix в миллисекундах. Начальное, конечное и конечное время для каждого временного сегмента будут закодированы таким образом.
lambda Плавающий, по умолчанию: 20 Лямбда для подгонки регрессии LASSO. При значении 0 используется обычный МНК вместо LASSO.
maxIterations Целое число, по умолчанию: 25000 Максимальное количество прогонов для сходимости регрессии LASSO. При значении 0 используется обычный МНК вместо LASSO.