सूचना: 15 अप्रैल, 2025 से पहले, Earth Engine का इस्तेमाल करने के लिए रजिस्टर किए गए सभी गैर-व्यावसायिक प्रोजेक्ट को, Earth Engine का ऐक्सेस बनाए रखने के लिए, गैर-व्यावसायिक इस्तेमाल की ज़रूरी शर्तों की पुष्टि करनी होगी.
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समय के साथ वनस्पति के फिर से उगने और उसमें होने वाली गड़बड़ियों का अनुमान लगाने वाला एल्गोरिदम, जंगल में हुए बदलाव का पता लगाने वाला एल्गोरिदम. यह एल्गोरिदम, सैटेलाइट से ली गई इमेज से हर साल साफ़ आसमान की कंपोज़िट इमेज जनरेट करता है. साथ ही, उस कंपोज़िट इमेज में मौजूद हर पिक्सल के लिए स्पेक्ट्रल वेजिटेशन इंडेक्स का हिसाब लगाता है. इसके बाद, वेजिटेशन इंडेक्स इमेज को पैच में बांटता है. साथ ही, टाइम सीरीज़ को अलग-अलग स्लोप वाले सेगमेंट में बांटता है. इसके बाद, उन सेगमेंट को डिस्टर्ब, स्टेबल या रीजेनरेटिंग के तौर पर लेबल करता है. स्पेशल और टेंपोरल, दोनों चरणों में सेगमेंटेशन के लिए, टोटल वेरिएशन रेगुलराइज़ेशन का इस्तेमाल किया जाता है.
आउटपुट में, हर पिक्सल के लिए एक डाइमेंशन वाला अरे होता है. इसमें फ़िट की गई ट्रेंड लाइन का स्लोप होता है. नेगेटिव वैल्यू से गड़बड़ी और पॉज़िटिव वैल्यू से सुधार का पता चलता है.
देखें: ह्यूज़, एम.जे., एस॰डी॰ केलर और डी॰जे॰ हेज़, 2017. Landsat टाइम सीरीज़ से, जंगल में हुए बदलाव का पता लगाने के लिए पैच-आधारित तरीका. जंगल, 8(5), पेज 166.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["The algorithm detects forest change by analyzing yearly satellite imagery and identifying areas of disturbance and regeneration."],["It uses a spectral vegetation index and segments the imagery spatially and temporally to track vegetation changes."],["Disturbance is indicated by negative trend slopes, while regeneration is indicated by positive slopes in the output array."],["The algorithm utilizes total variation regularization for both spatial and temporal segmentation to enhance accuracy."],["Users can adjust parameters like tolerance, regularization, and maximum runs for customized analysis using the provided function."]]],[]]
