ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

ল্যান্ডস্যাট-ভিত্তিক বিঘ্ন ও পুনরুদ্ধারের প্রবণতা শনাক্তকরণ: এটি সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তনের বর্ণালীগত গতিপথ বের করার মাধ্যমে একটি চিত্র-শৃঙ্খলকে সাময়িকভাবে বিভক্ত করে। প্রতিটি চিত্রের প্রথম ব্যান্ডটি ব্রেকপয়েন্ট খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহৃত হয়, এবং সেই ব্রেকপয়েন্টগুলো পরবর্তী সমস্ত ব্যান্ডে ফিটিং করার জন্য ব্যবহার করা হয়। ব্রেকপয়েন্টগুলো ৪টি সারি এবং চিত্রের সংখ্যার সমান সংখ্যক কলামের একটি দ্বি-মাত্রিক ম্যাট্রিক্স হিসাবে ফেরত দেওয়া হয়। প্রথম দুটি সারি হলো মূল X এবং Y মান। তৃতীয় সারিতে আনুমানিক সেগমেন্টগুলোতে ফিট করা Y মান থাকে, এবং চতুর্থ সারিতে একটি ১ থাকে যদি সংশ্লিষ্ট বিন্দুটি একটি সেগমেন্ট ভার্টেক্স হিসাবে ব্যবহৃত হয়ে থাকে, অথবা ০ থাকে যদি তা না হয়ে থাকে। যেকোনো অতিরিক্ত ফিট করা ব্যান্ড আউটপুটে সারি হিসাবে যুক্ত করা হয়। ব্রেকপয়েন্ট ফিটিং ধরে নেয় যে ক্রমবর্ধমান মানগুলো বিঘ্ন এবং হ্রাসমান মানগুলো পুনরুদ্ধারকে প্রতিনিধিত্ব করে।

দেখুন: কেনেডি, আরই, ইয়াং, জেড. এবং কোহেন, ডব্লিউবি, ২০১০। বার্ষিক ল্যান্ডস্যাট টাইম সিরিজ ব্যবহার করে বনভূমির ব্যাঘাত এবং পুনরুদ্ধারের প্রবণতা সনাক্তকরণ: ১. ল্যান্ডট্রেন্ডার - টেম্পোরাল সেগমেন্টেশন অ্যালগরিদম। রিমোট সেন্সিং অফ এনভায়রনমেন্ট, 114(12), পৃষ্ঠা ২৮৯৭-২৯১০।

ব্যবহার	ফেরত
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold , vertexCountOvershoot , preventOneYearRecovery , recoveryThreshold , pvalThreshold , bestModelProportion , minObservationsNeeded )	ছবি

যুক্তি	প্রকার	বিস্তারিত
timeSeries	ইমেজ কালেকশন	বার্ষিক সময়-ধারাবাহিক ডেটা, যা থেকে ব্রেকপয়েন্টগুলো বের করা হয়। প্রথম ব্যান্ডটি ব্রেকপয়েন্ট খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং পরবর্তী সমস্ত ব্যান্ড সেই ব্রেকপয়েন্টগুলো ব্যবহার করে ফিট করা হয়।
maxSegments	পূর্ণসংখ্যা	টাইম সিরিজে ফিট করার জন্য সেগমেন্টের সর্বাধিক সংখ্যা।
spikeThreshold	ফ্লোট, ডিফল্ট: ০.৯	স্পাইকগুলো প্রশমিত করার থ্রেশহোল্ড (১.০ মানে কোনো প্রশমন নেই)।
vertexCountOvershoot	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: ৩	প্রাথমিক মডেলটিতে maxSegments + 1 সংখ্যক ভার্টেক্স এই পরিমাণ পর্যন্ত থাকতে পারে। পরবর্তীতে, এটিকে ছেঁটে maxSegments + 1-এ নামিয়ে আনা হবে।
preventOneYearRecovery	বুলিয়ান, ডিফল্ট: ফলস	এক বছরের পুনরুদ্ধারকে প্রতিনিধিত্বকারী সেগমেন্টগুলি প্রতিরোধ করুন।
recoveryThreshold	ফ্লোট, ডিফল্ট: ০.২৫	যদি কোনো সেগমেন্টের পুনরুদ্ধারের হার 1/recoveryThreshold (বছরে) এর চেয়ে দ্রুত হয়, তাহলে সেগমেন্টটি বাতিল বলে গণ্য হবে।
pvalThreshold	ফ্লোট, ডিফল্ট: ০.১	যদি ফিট করা মডেলের পি-ভ্যালু এই থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে, তাহলে বর্তমান মডেলটি বাতিল করা হয় এবং লেভেনবার্গ-মারকোয়ার্ড অপটিমাইজার ব্যবহার করে আরেকটি মডেল ফিট করা হয়।
bestModelProportion	ফ্লোট, ডিফল্ট: ০.৭৫	অধিক সংখ্যক ভার্টেক্সযুক্ত মডেল বেছে নেওয়ার সুযোগ দেয়, যদি তাদের p-value সেরা মডেলের p-value-এর (2 - bestModelProportion) গুণের চেয়ে বেশি না হয়।
minObservationsNeeded	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: ৬	আউটপুট ফিটিং সম্পাদনের জন্য প্রয়োজনীয় ন্যূনতম পর্যবেক্ষণ সংখ্যা।