ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

시간 경과에 따른 식생 재생 및 교란 추정치, 산림 변화 감지 알고리즘 이 알고리즘은 위성 이미지에서 연간 맑은 하늘 합성 이미지를 생성하고, 해당 합성 이미지의 각 픽셀에 대한 스펙트럼 식생 지수를 계산하고, 식생 지수 이미지를 패치로 공간 분할하고, 시계열을 기울기가 다른 세그먼트로 시간 분할한 다음, 해당 세그먼트를 교란, 안정 또는 재생으로 라벨링합니다. 공간 및 시간 단계에서의 세분화는 총 변동 정규화를 사용하여 실행됩니다.

출력은 적합한 추세선의 기울기가 포함된 픽셀당 1D 배열로 구성됩니다. 음수 값은 교란을 나타내고 양수 값은 재생을 나타냅니다.

참고: Hughes, M.J., Kaylor, S.D. 및 Hayes, D.J., 2017. Landsat 시계열의 패치 기반 산림 변화 감지 Forests, 8(5), p.166.

사용	반환 값
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)	이미지

인수	유형	세부정보
timeSeries	ImageCollection	VeRDET 점수를 추출할 컬렉션입니다. 이 컬렉션에는 연도별로 하나의 이미지가 시간순으로 정렬되어 포함되어야 합니다.
tolerance	부동 소수점, 기본값: 0.0001	수렴 허용치입니다.
alpha	부동 소수점 수, 기본값: 0.03333333333333333	세분화의 정규화 매개변수입니다.
nRuns	정수, 기본값: 100	수렴을 위한 최대 실행 횟수입니다.