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)) + ...
이 방정식에서 't'는 'dateFormat'에 지정된 형식의 이미지 시작 시간이고 'season(t)'는 해당 시작 시간의 분수 연도입니다 (자세한 내용은 dateFormat 설명 참고). 조화 항의 최대 순서는 'seasonalModelOrder'에 의해 결정됩니다.
결과는 두 개의 밴드와 입력의 밴드당 두 개의 밴드가 포함된 이미지입니다.
tStart, tEnd: 각각 조각별 선형 적합의 세그먼트당 하나의 항목이 있는 1D 배열을 보유합니다. 각 항목에는 해당 세그먼트의 첫 번째 또는 마지막 이미지의 시작 시간이 포함됩니다. 기본적으로 여기의 값은 계수와 쉽게 사용할 수 있도록 연도 단위로 표시됩니다.
coefs_BANDNAME: 입력 밴드당 하나의 출력 밴드가 있습니다. 각각은 세그먼트당 하나의 행이 있는 2D 배열을 보유합니다. 해당 행의 값은 해당 세그먼트의 선형 적합 계수입니다. 즉, 해당 세그먼트의 A, B, C 등의 값입니다. 위에서 설명한 것처럼 여기의 값은 'dateFormat'의 영향을 받습니다.
.rmse_BANDNAME: 입력 밴드당 하나의 출력 밴드가 있습니다. 세그먼트당 하나의 항목이 있는 1D 배열을 보유합니다. 각 세그먼트의 값은 해당 세그먼트의 선형 적합 잔차의 RMSE입니다.
브레이크포인트 감지에 사용할 밴드의 이름입니다. 이미지에 단일 밴드만 있는 경우에만 선택사항입니다.
seasonalModelOrder
정수, 기본값: 3
조화 계절 모델의 순서입니다.
minSpacing
부동 소수점, 기본값: 0.15
중단점 간의 최소 간격입니다. 0과 1 (제외) 사이인 경우 컬렉션의 이미지 수의 비율로 해석됩니다. 그렇지 않으면 샘플 수로 해석됩니다.
maxBreaks
정수, 기본값: 0
최대 중단점 수입니다.
dateFormat
정수, 기본값: 1
결과에 사용할 시간 표현입니다. 1 = 소수 연도, 2 = 밀리초 단위의 Unix 시간입니다. 이는 tStart 및 tEnd 대역의 값과 조화 모델에 사용되는 't' 값에 영향을 미칩니다. 여기 및 해당 모델에 사용된 소수 연도는 1970년 1월 1일 이후 365.25일 연도의 소수로 정의됩니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-07-26(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"]]