ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

הערכות של התחדשות הצמחייה והפרעות לאורך זמן, אלגוריתם לזיהוי שינויים ביערות. האלגוריתם הזה יוצר קומפוזיציה שנתית של שמיים בהירים מתמונות לוויין, מחשב מדד ספקטרלי של צמחייה לכל פיקסל בקומפוזיציה הזו, מפלח את תמונת מדד הצמחייה למקטעים לפי מיקום, מחלק את סדרת הזמן למקטעים עם שיפועים שונים, ואז מסמן את המקטעים האלה כהפרעה, יציבות או התחדשות. פילוח בשלבים המרחביים והזמניים מתבצע באמצעות רגולריזציה של שונות כוללת.

הפלט מורכב ממערך חד-ממדי לכל פיקסל שמכיל את השיפוע של קווי המגמה המותאמים. ערכים שליליים מציינים הפרעה וערכים חיוביים מציינים התחדשות.

ראו: Hughes, M.J., Kaylor, S.D. and Hayes, D.J., ‫2017. זיהוי שינויים ביערות על סמך תיקונים מסדרות זמן של Landsat. ‫Forests, ‏ 8(5), עמוד 166.

שימוש	החזרות
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)	תמונה

ארגומנט	סוג	פרטים
timeSeries	ImageCollection	אוסף שממנו יש לחלץ ציוני VeRDET. האוסף הזה צפוי להכיל תמונה אחת לכל שנה, ממוינות לפי זמן.
tolerance	מספר ממשי (float), ברירת מחדל: 0.0001	סבילות להתכנסות.
alpha	מספר צף, ברירת מחדל: 0.03333333333333333	פרמטר רגולריזציה לפילוח.
nRuns	מספר שלם, ברירת מחדל: 100	מספר ההרצות המקסימלי להתכנסות.