ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd

Detecção de mudança de média móvel ponderada exponencialmente. Esse algoritmo calcula um modelo harmônico para a parte de "treinamento" dos dados de entrada e subtrai isso dos resultados originais. Os resíduos são então submetidos a gráficos de controle X-barra de Shewhart e a uma média móvel ponderada exponencialmente. Os pixels afetados são indicados quando os gráficos sinalizam um desvio dos limites de controle especificados.

 A saída é uma imagem de cinco bandas que contém:

    ewma: uma matriz 1D da pontuação de EWMA para cada imagem de entrada. Valores negativos representam perturbação, e valores positivos representam recuperação.

    harmonicCoefficients: uma matriz unidimensional dos pares de coeficientes harmônicos calculados. Os coeficientes são ordenados como [constante, sin0, cos0, sin1, cos1...].

    rmse: o REQM da regressão harmônica.

    rSquared: valor de R ao quadrado da regressão harmônica.

    residuals: matriz 1D de resíduos da regressão harmônica.

Consulte: Brooks, E.B., Wynne, R.H., Thomas, V.A., Blinn, C.E. e Coulston, J.W., 2014. Detecção de mudanças multitemporais em grande escala usando gráficos de controle de qualidade estatística e dados do Landsat. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(6), pp.3316-3332.

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ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd(timeSeries, vegetationThreshold, trainingStartYear, trainingEndYear, harmonicCount, xBarLimit1, xBarLimit2, lambda, lambdasigs, rounding, persistence)	Imagem

Argumento	Tipo	Detalhes
timeSeries	ImageCollection	Coleção de onde extrair a EWMA. Essa coleção precisa ter uma imagem para cada ano e ser classificada temporalmente.
vegetationThreshold	Ponto flutuante	Limite para vegetação. Valores abaixo disso são considerados não vegetação.
trainingStartYear	Número inteiro	Ano de início do período de treinamento, inclusive.
trainingEndYear	Número inteiro	Ano de término do período de treinamento, exclusivo.
harmonicCount	Número inteiro, padrão: 2	Número de pares de funções harmônicas (seno e cosseno) usados.
xBarLimit1	Ponto flutuante, padrão: 1,5	Limite para o limite de xBar do treinamento inicial.
xBarLimit2	Número inteiro, padrão: 20	Limite para execução do limite xBar.
lambda	Ponto flutuante, padrão: 0,3	O parâmetro de ajuste "lambda" pondera os novos anos em relação à média móvel.
lambdasigs	Ponto flutuante, padrão: 3	Limites de controle de EWMA, em unidades de desvios padrão.
rounding	Booleano, padrão: verdadeiro	O arredondamento deve ser feito para EWMA.
persistence	Número inteiro, padrão: 3	Número mínimo de observações necessárias para considerar uma mudança.