ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

সময়ের সাথে সাথে উদ্ভিদের পুনর্জন্ম এবং ব্যাঘাতের অনুমান, বন পরিবর্তন সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম। এই অ্যালগরিদম স্যাটেলাইট চিত্র থেকে একটি বার্ষিক মেঘমুক্ত আকাশের কম্পোজিট তৈরি করে, সেই কম্পোজিটের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য একটি বর্ণালী উদ্ভিদ সূচক গণনা করে, উদ্ভিদ সূচক চিত্রটিকে স্থানিকভাবে বিভিন্ন খণ্ডে বিভক্ত করে, সময়ক্রমটিকে বিভিন্ন ঢালের অংশে ভাগ করে এবং তারপর সেই অংশগুলিকে ব্যাঘাতপ্রাপ্ত, স্থিতিশীল বা পুনর্জন্মশীল হিসাবে চিহ্নিত করে। স্থানিক এবং কালিক উভয় ধাপেই বিভাজন টোটাল ভ্যারিয়েশন রেগুলাইজেশন ব্যবহার করে সম্পন্ন করা হয়।

আউটপুটটি প্রতিটি পিক্সেলের জন্য একটি ১ডি অ্যারে নিয়ে গঠিত, যেখানে ফিট করা ট্রেন্ড লাইনগুলোর ঢাল থাকে। ঋণাত্মক মান বিচ্যুতি এবং ধনাত্মক মান পুনর্জন্ম নির্দেশ করে।

দেখুন: Hughes, MJ, Kaylor, SD and Hayes, DJ, 2017. Patch-based forest change detection from Landsat time series. Forests, 8(5), p.166.

ব্যবহার	ফেরত
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance , alpha , nRuns )	ছবি

যুক্তি	প্রকার	বিস্তারিত
timeSeries	ইমেজ কালেকশন	যে সংগ্রহ থেকে VeRDET স্কোরগুলো নিষ্কাশন করা হবে। এই সংগ্রহে প্রতিটি বছরের জন্য ১টি করে ছবি থাকবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা সময়ানুসারে সাজানো থাকবে।
tolerance	ফ্লোট, ডিফল্ট: ০.০০০১	অভিসরণ সহনশীলতা
alpha	ফ্লোট, ডিফল্ট: ০.০৩৩৩৩৩৩৩৩৩৩৩৩৩৩৩	সেগমেন্টেশনের জন্য নিয়মিতকরণ প্যারামিটার।
nRuns	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: ১০০	অভিসরণের জন্য সর্বাধিক সংখ্যক রান।