ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

Estimasi Regenerasi dan Gangguan Vegetasi dari Waktu ke Waktu, algoritma deteksi perubahan hutan. Algoritma ini menghasilkan komposit langit cerah tahunan dari gambar satelit, menghitung indeks vegetasi spektral untuk setiap piksel dalam komposit tersebut, menyegmentasikan gambar indeks vegetasi secara spasial menjadi beberapa bagian, membagi deret waktu secara temporal menjadi beberapa segmen dengan kemiringan yang berbeda, lalu memberi label pada segmen tersebut sebagai terganggu, stabil, atau beregenerasi. Segmentasi pada langkah spasial dan temporal dilakukan menggunakan regularisasi variasi total.

Output terdiri dari array 1D per piksel yang berisi kemiringan garis tren yang sesuai. Nilai negatif menunjukkan gangguan dan nilai positif menunjukkan regenerasi.

Lihat: Hughes, M.J., Kaylor, S.D. dan Hayes, D.J., 2017. Deteksi perubahan hutan berbasis patch dari deret waktu Landsat. Forests, 8(5), hlm.166.

Penggunaan	Hasil
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)	Gambar

Argumen	Jenis	Detail
timeSeries	ImageCollection	Koleksi yang akan diekstrak skor VeRDET-nya. Koleksi ini diharapkan berisi 1 gambar untuk setiap tahun, yang diurutkan secara temporal.
tolerance	Float, default: 0,0001	Toleransi konvergensi.
alpha	Float, default: 0,03333333333333333	Parameter regularisasi untuk segmentasi.
nRuns	Bilangan bulat, default: 100	Jumlah maksimum proses untuk konvergensi.