ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd

指数加重移動平均変化検出。このアルゴリズムは、入力データの「トレーニング」部分の調和モデルを計算し、元の結果から減算します。残差は、シューハート X バーチャートと指数加重移動平均にかけられます。グラフが指定された管理限界からの逸脱を示すと、異常なピクセルが示されます。

出力は、次のバンドを含む 5 バンドの画像です。

    ewma: 各入力画像の EWMA スコアの 1 次元配列。負の値は乱れを表し、正の値は回復を表します。

    harmonicCoefficients: 計算された高調波係数ペアの 1 次元配列。係数は [定数、sin0、cos0、sin1、cos1...] の順に並べられます。

    rmse: 調和回帰の RMSE。

    rSquared: 調和回帰の決定係数。

    residuals: 調和回帰の残差の 1 次元配列。

Brooks, E.B.、Wynne, R.H., Thomas, V.A.、Blinn, C.E. and Coulston, J.W., 2014 年。統計的品質管理チャートと Landsat データを使用した、大規模な多時系列変化のオンザフライ検出。IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(6), pp.3316-3332.

用途戻り値
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd(timeSeries, vegetationThreshold, trainingStartYear, trainingEndYear, harmonicCount, xBarLimit1, xBarLimit2, lambda, lambdasigs, rounding, persistence)画像
引数タイプ詳細
timeSeriesImageCollectionEWMA の抽出元となるコレクション。このコレクションには、年ごとに 1 つの画像が含まれ、時系列順に並べ替えられることが想定されています。
vegetationThreshold浮動小数点数植生のしきい値。この値未満は植生以外と見なされます。
trainingStartYearIntegerトレーニング期間の開始年（この年も含まれます）。
trainingEndYearIntegerトレーニング期間の終了年（この年は含まれません）。
harmonicCount整数、デフォルト: 2使用される調和関数ペア（正弦関数と余弦関数）の数。
xBarLimit1浮動小数点数、デフォルト: 1.5初期トレーニングの xBar 制限のしきい値。
xBarLimit2整数、デフォルト: 20xBar 制限の実行のしきい値。
lambda浮動小数点数、デフォルト: 0.3新しい年と移動平均の重みを調整する「ラムダ」チューニング パラメータ。
lambdasigs浮動小数点数、デフォルト: 3標準偏差の単位で表した EWMA 制御境界。
roundingブール値。デフォルト値は true です。EWMA の丸め処理を行うかどうか。
persistence整数、デフォルト: 3変更を検討するために必要な最小観測数。