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 elemento composto anual de céu limpo com imagens de satélite, calcula um índice espectral de vegetação para cada pixel nesse elemento, segmenta espacialmente a imagem do índice de vegetação em manchas, divide temporalmente a série temporal em segmentos com inclinações diferentes e 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 unidimensional por pixel que contém a inclinação das linhas de tendência ajustadas. Valores negativos indicam perturbação, e valores positivos indicam regeneração.

Consulte: Hughes, M.J., Kaylor, S.D. e Hayes, D.J., 2017. Detecção de mudanças florestais com base em patches de séries temporais do 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 de onde extrair as pontuações do VeRDET. Essa coleção deve conter uma imagem para cada ano, classificadas 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.