ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

Estimations de la régénération et des perturbations de la végétation au fil du temps, algorithme de détection des changements forestiers. Cet algorithme génère un composite annuel de ciel clair à partir d'images satellite, calcule un indice spectral de végétation pour chaque pixel de ce composite, segmente spatialement l'image de l'indice de végétation en zones, divise temporellement la série temporelle en segments de pente différente, puis étiquette ces segments comme perturbés, stables ou en régénération. La segmentation spatiale et temporelle est effectuée à l'aide d'une régularisation de la variation totale.

La sortie se compose d'un tableau à une dimension par pixel contenant la pente des lignes de tendance ajustées. Les valeurs négatives indiquent une perturbation et les valeurs positives une régénération.

Voir Hughes, M.J., Kaylor, S.D. et Hayes, D.J., 2017. Détection des changements forestiers basée sur les patchs à partir des séries temporelles Landsat. Forests, 8(5), p.166.

Utilisation	Renvoie
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)	Image

Argument	Type	Détails
timeSeries	ImageCollection	Collection à partir de laquelle extraire les scores VeRDET. Cette collection doit contenir une image pour chaque année, triée de manière chronologique.
tolerance	Flottant, valeur par défaut : 0,0001	Tolérance de convergence.
alpha	Float, valeur par défaut : 0.03333333333333333	Paramètre de régularisation pour la segmentation.
nRuns	Entier, valeur par défaut : 100	Nombre maximal d'exécutions pour la convergence.