ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

Estimativas de regeneração e perturbação da vegetação ao longo do tempo, algoritmo de detecção de mudanças florestais. Esse algoritmo gera um composto de céu claro anual a partir de imagens de satélite, calcula um índice espectral de vegetação para cada pixel nesse composto, segmenta espacialmente a imagem do índice de vegetação em patches, divide temporalmente a série temporal em segmentos com inclinações diferentes e, em seguida, rotula esses segmentos como perturbados, estáveis ou em regeneração. A segmentação nas etapas espacial e temporal é realizada usando a regularização de variação total.

A saída consiste em uma matriz 1D por pixel que contém a inclinação das linhas de tendência ajustadas. Valores negativos indicam perturbação e valores positivos, regeneração.

Consulte: Hughes, M.J., Kaylor, S.D. e Hayes, D.J., 2017. Detecção de mudanças florestais baseada em patches de séries temporais da Landsat. Forests, 8(5), p.166.

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ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)	Imagem

Argumento	Tipo	Detalhes
timeSeries	ImageCollection	Coleção da qual extrair pontuações do VeRDET. Espera-se que essa coleção contenha uma imagem para cada ano, classificada temporalmente.
tolerance	Ponto flutuante, padrão: 0,0001	Tolerância de convergência.
alpha	Ponto flutuante, padrão: 0,03333333333333333	Parâmetro de regularização para segmentação.
nRuns	Número inteiro, padrão: 100	Número máximo de execuções para convergência.