Annuncio: tutti i progetti non commerciali registrati per l'utilizzo di Earth Engine prima del
15 aprile 2025 devono
verificare l'idoneità non commerciale per mantenere l'accesso a Earth Engine.
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ccdc
Mantieni tutto organizzato con le raccolte
Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
Implementa l'algoritmo di punto di interruzione temporale di classificazione e rilevamento continuo delle modifiche. Questo algoritmo trova i punti di interruzione temporali in una raccolta di immagini adattando in modo iterativo le funzioni armoniche ai dati. I coefficienti di adattamento vengono prodotti per tutte le bande di input, ma le bande utilizzate per il rilevamento dei punti di interruzione possono essere specificate con l'argomento "breakpointBands".
Per maggiori dettagli, vedi Zhu, Z. e Woodcock, C.E., 2014. Rilevamento e classificazione continui delle variazioni della copertura del suolo utilizzando tutti i dati Landsat disponibili. Remote sensing of Environment, 144, pp.152-171.
Utilizzo | Resi |
---|
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ccdc(collection, breakpointBands, tmaskBands, minObservations, chiSquareProbability, minNumOfYearsScaler, dateFormat, lambda, maxIterations) | Immagine |
Argomento | Tipo | Dettagli |
---|
collection | ImageCollection | Raccolta di immagini su cui eseguire CCDC. |
breakpointBands | Elenco, valore predefinito: null | Il nome o l'indice delle bande da utilizzare per il rilevamento delle modifiche. Se non specificato, vengono utilizzate tutte le bande. |
tmaskBands | Elenco, valore predefinito: null | Il nome o l'indice delle bande da utilizzare per il rilevamento iterativo delle nuvole TMask. In genere si tratta della banda verde e della banda SWIR1. Se non specificato, TMask non viene utilizzato. Se specificato, "tmaskBands" deve essere incluso in "breakpointBands". |
minObservations | Numero intero, valore predefinito: 6 | Il numero di osservazioni necessarie per segnalare una modifica. |
chiSquareProbability | Float, valore predefinito: 0,99 | La soglia di probabilità del chi quadrato per il rilevamento delle variazioni nell'intervallo [0, 1]. |
minNumOfYearsScaler | Float, valore predefinito: 1,33 | Fattori del numero minimo di anni per applicare il nuovo aggiustamento. |
dateFormat | Numero intero, valore predefinito: 0 | La rappresentazione del tempo da utilizzare durante l'adattamento: 0 = giorni giuliani, 1 = anni frazionari, 2 = ora Unix in millisecondi. In questo modo verranno codificati gli orari di inizio, fine e pausa di ogni segmento temporale. |
lambda | Float, valore predefinito: 20 | Lambda per l'adattamento della regressione LASSO. Se è impostato su 0, viene utilizzato OLS normale anziché LASSO. |
maxIterations | Numero intero, valore predefinito: 25000 | Numero massimo di esecuzioni per la convergenza della regressione LASSO. Se è impostato su 0, viene utilizzato OLS normale anziché LASSO. |
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC."],[[["\u003cp\u003eImplements the Continuous Change Detection and Classification (CCDC) algorithm to identify temporal breakpoints (changes over time) within an image collection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUses harmonic functions to fit the image data and detect changes based on specified bands and statistical thresholds.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOffers customization options such as selecting specific bands for change detection, adjusting sensitivity parameters, and configuring the time format for results.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eProvides fit coefficients for all input bands, aiding in understanding the nature of the detected changes.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRelies on iterative fitting and statistical analysis to pinpoint breakpoints and ensure robust change detection.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ccdc\n\nImplements the Continuous Change Detection and Classification temporal breakpoint algorithm. This algorithm finds temporal breakpoints in an image collection by iteratively fitting harmonic functions to the data. Fit coefficients are produced for all input bands, but the bands used for breakpoint detection can be specified with the 'breakpointBands' argument.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor more details, see Zhu, Z. and Woodcock, C.E., 2014. Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data. Remote sensing of Environment, 144, pp.152-171.\n\n| Usage | Returns |\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ccdc(collection, `*breakpointBands* `, `*tmaskBands* `, `*minObservations* `, `*chiSquareProbability* `, `*minNumOfYearsScaler* `, `*dateFormat* `, `*lambda* `, `*maxIterations*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|------------------------|-------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `collection` | ImageCollection | Collection of images on which to run CCDC. |\n| `breakpointBands` | List, default: null | The name or index of the bands to use for change detection. If unspecified, all bands are used. |\n| `tmaskBands` | List, default: null | The name or index of the bands to use for iterative TMask cloud detection. These are typically the green band and the SWIR1 band. If unspecified, TMask is not used. If specified, 'tmaskBands' must be included in 'breakpointBands'. |\n| `minObservations` | Integer, default: 6 | The number of observations required to flag a change. |\n| `chiSquareProbability` | Float, default: 0.99 | The chi-square probability threshold for change detection in the range of \\[0, 1\\]. |\n| `minNumOfYearsScaler` | Float, default: 1.33 | Factors of minimum number of years to apply new fitting. |\n| `dateFormat` | Integer, default: 0 | The time representation to use during fitting: 0 = jDays, 1 = fractional years, 2 = unix time in milliseconds. The start, end and break times for each temporal segment will be encoded this way. |\n| `lambda` | Float, default: 20 | Lambda for LASSO regression fitting. If set to 0, regular OLS is used instead of LASSO. |\n| `maxIterations` | Integer, default: 25000 | Maximum number of runs for LASSO regression convergence. If set to 0, regular OLS is used instead of LASSO. |"]]