ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd

Detecção de mudanças na média móvel exponencialmente ponderada. Esse algoritmo calcula um modelo harmônico para a parte de "treinamento" dos dados de entrada e o subtrai dos resultados originais. Os resíduos são então submetidos a gráficos de barras X de Shewhart e a uma média móvel exponencialmente ponderada. Os pixels perturbados são indicados quando os gráficos sinalizam um desvio dos limites de controle fornecidos.

A saída é uma imagem de cinco bandas que contém as seguintes bandas:

  • ewma: uma matriz 1D da pontuação EWMA para cada imagem de entrada. Valores negativos representam perturbação e valores positivos representam recuperação.
  • harmonicCoefficients: uma matriz 1D dos pares de coeficientes harmônicos calculados. Os coeficientes são ordenados como [constante, sin0, cos0, sin1, cos1...]
  • rmse: o RMSE 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 massa em tempo real usando gráficos de controle de qualidade estatística e dados do Landsat. Transações em geociência e sensoriamento remoto do IEEE, 52(6), pp.3316-3332.

UsoRetorna
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd(timeSeries, vegetationThreshold, trainingStartYear, trainingEndYear, harmonicCount, xBarLimit1, xBarLimit2, lambda, lambdasigs, rounding, persistence)Imagem
ArgumentoTipoDetalhes
timeSeriesImageCollectionColeção da qual extrair a EWMA. Espera-se que essa coleção contenha uma imagem para cada ano e seja classificada temporalmente.
vegetationThresholdPonto flutuanteLimite para vegetação. Valores abaixo desse limite são considerados não vegetação.
trainingStartYearNúmero inteiroAno de início do período de treinamento, inclusive.
trainingEndYearNúmero inteiroAno de término do período de treinamento, exclusivo.
harmonicCountNúmero inteiro, padrão: 2Número de pares de funções harmônicas (seno e cosseno) usados.
xBarLimit1Ponto flutuante, padrão: 1,5Limite para o limite inicial de xBar de treinamento.
xBarLimit2Número inteiro, padrão: 20Limite para o limite de xBar em execução.
lambdaPonto flutuante, padrão: 0,3O parâmetro de ajuste "lambda" pondera os novos anos em relação à média em execução.
lambdasigsPonto flutuante, padrão: 3Limites de controle de EWMA, em unidades de desvios padrão.
roundingBooleano, padrão: verdadeiroO arredondamento deve ser realizado para EWMA.
persistenceNúmero inteiro, padrão: 3Número mínimo de observações necessárias para considerar uma mudança.