הודעה: כל הפרויקטים הלא מסחריים שנרשמו לשימוש ב-Earth Engine לפני 15 באפריל 2025 חייבים לעבור אימות של הזכאות לשימוש לא מסחרי כדי לשמור על הגישה ל-Earth Engine.
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
מריץ זיהוי של נקודות עצירה, בדומה לפונקציה strucchange::breakpoints של R.
כל פיקסל מותאם למודל ליניארי או הרמוני מקוטע, מהצורה
Y = A + B * t + C * cos(2 * pi * season(t)) + D * sin(2 * pi * season(t)) + E * cos(4 * pi * season(t)) + F * sin(4 * pi * season(t)) + ...
במשוואה הזו, t הוא זמן ההתחלה של התמונה בפורמט שצוין על ידי dateFormat, ו-season(t) הוא השנה החלקית של זמן ההתחלה הזה (פרטים נוספים מופיעים בתיאור של dateFormat). הסדר המקסימלי של המונחים ההרמוניים נקבע על ידי seasonalModelOrder.
התוצאה היא תמונה שמכילה שתי רצועות, ועוד שתי רצועות לכל רצועה בקלט:
tStart, tEnd: כל אחד מהם מכיל מערך חד-ממדי, עם רשומה אחת לכל פלח בהתאמה הליניארית החלקית. כל רשומה מכילה את זמן ההתחלה של התמונות הראשונות או האחרונות בפלח הזה. כברירת מחדל, הערכים כאן הם שברי שנים, כדי שיהיה קל להשתמש בהם עם המקדמים.
coefs_BANDNAME: תהיה רצועת פלט אחת כזו לכל רצועת קלט. כל אחד מהם מכיל מערך דו-ממדי, עם שורה אחת לכל פלח. הערכים בשורה הזו הם המקדמים של ההתאמה הלינארית לפלח הזה – כלומר, הערכים של A, B, C וכן הלאה לפלח הזה. כמו שמתואר למעלה, הערכים כאן מושפעים מההגדרה 'dateFormat'
.rmse_BANDNAME: תהיה רצועת פלט אחת כזו לכל רצועת קלט. השדה הזה מכיל מערך חד-ממדי, עם רשומה אחת לכל פלח. הערך של כל פלח הוא RMSE של השאריות של ההתאמה הלינארית של הפלח הזה.
שם הפס שמשמש לזיהוי נקודות עצירה. אופציונלי רק אם לתמונות יש פס אחד בלבד.
seasonalModelOrder
מספר שלם, ברירת מחדל: 3
הסדר של המודל העונתי ההרמוני.
minSpacing
צף, ברירת מחדל: 0.15
המרווח המינימלי בין נקודות עצירה. אם הערך הוא בין 0 ל-1 (לא כולל), הוא יפורש כשבר של מספר התמונות באוסף. אחרת, הוא יפורש כמספר דגימות.
maxBreaks
מספר שלם, ברירת מחדל: 0
מספר נקודות עצירה מקסימלי.
dateFormat
מספר שלם, ברירת מחדל: 1
הייצוג של הזמן שבו יש להשתמש בתוצאות: 1 = שברים של שנים, 2 = זמן יוניקס באלפיות השנייה. ההגדרה הזו משפיעה על הערכים בטווחים tStart ו-tEnd ועל הערכים של t שמשמשים במודל ההרמוני. שברי השנים שבהם נעשה שימוש כאן ובמודל הזה מוגדרים כשבר של מספר השנים של 365.25 ימים מאז 1 בינואר 1970.
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[[["Detects breakpoints in an image collection using a piecewise linear/harmonic model, similar to R's `strucchange::breakpoints` function."],["Outputs an image with bands indicating breakpoint start/end times, model coefficients for each segment, and RMSE for each segment's fit."],["Allows customization of the harmonic model's order, minimum breakpoint spacing, maximum number of breakpoints, and time representation format."],["Uses a model that incorporates a linear trend and seasonal harmonics to fit pixel values over time."],["The algorithm identifies the optimal breakpoints by minimizing the residual error of the piecewise model."]]],["The function `StructuralChangeBreakpoints` detects breakpoints in an image collection, fitting each pixel with a piecewise linear/harmonic model. Input parameters include `collection`, `breakpointBand`, `seasonalModelOrder`, `minSpacing`, `maxBreaks`, and `dateFormat`. The output image contains `tStart` and `tEnd` bands, which hold segment start and end times. Additionally, there are `coefs_BANDNAME` bands, that contain linear fit coefficients and `rmse_BANDNAME` bands with the root-mean-square error for each segment.\n"]]
