ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd
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Erkennung von Änderungen des exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts. Mit diesem Algorithmus wird ein harmonisches Modell für den „Trainings“-Teil der Eingabedaten berechnet und von den ursprünglichen Ergebnissen subtrahiert. Die Residuen werden dann Shewhart-X-bar-Diagrammen und einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt unterzogen. Gestörte Pixel werden angezeigt, wenn die Diagramme eine Abweichung von den angegebenen Kontrollgrenzen signalisieren.
Die Ausgabe ist ein Bild mit fünf Bändern, das die folgenden Bänder enthält:
ewma: Ein eindimensionales Array mit dem EWMA-Score für jedes Eingabebild. Negative Werte stehen für Störungen und positive Werte für die Erholung.
harmonicCoefficients: Ein eindimensionales Array der berechneten harmonischen Koeffizientenpaare. Die Koeffizienten sind in der Reihenfolge [constant, sin0, cos0, sin1, cos1...] angeordnet.
rmse: Der RMSE aus der harmonischen Regression.
rSquared: R-Quadrat-Wert aus der harmonischen Regression.
residuals: 1D-Array der Residuen aus der harmonischen Regression.
Siehe: Brooks, E.B., Wynne, R.H., Thomas, V.A., Blinn, C.E. und Coulston, J.W., 2014. On-the-fly massively multitemporal change detection using statistical quality control charts and Landsat data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(6), S.3316–3332.
Nutzung | Ausgabe |
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ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd(timeSeries, vegetationThreshold, trainingStartYear, trainingEndYear, harmonicCount, xBarLimit1, xBarLimit2, lambda, lambdasigs, rounding, persistence) | Bild |
Argument | Typ | Details |
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timeSeries | ImageCollection | Sammlung, aus der der EWMA extrahiert werden soll. Diese Sammlung sollte für jedes Jahr ein Bild enthalten und zeitlich sortiert sein. |
vegetationThreshold | Gleitkommazahl | Grenzwert für Vegetation. Werte darunter gelten als nicht vegetationsbezogen. |
trainingStartYear | Ganzzahl | Das Startjahr des Trainingszeitraums, einschließlich. |
trainingEndYear | Ganzzahl | Ende des Trainingszeitraums (ausschließlich). |
harmonicCount | Ganzzahl, Standard: 2 | Anzahl der verwendeten Paare harmonischer Funktionen (Sinus und Kosinus). |
xBarLimit1 | Gleitkommazahl, Standardwert: 1,5 | Grenzwert für die anfängliche Trainingsgrenze für xBar. |
xBarLimit2 | Ganzzahl, Standard: 20 | Grenzwert für die Ausführung des xBar-Limits. |
lambda | Gleitkommazahl, Standard: 0,3 | Der Abstimmungsparameter „lambda“ gewichtet neue Jahre im Vergleich zum gleitenden Durchschnitt. |
lambdasigs | Gleitkommazahl, Standard: 3 | EWMA-Kontrollgrenzen in Einheiten von Standardabweichungen. |
rounding | Boolescher Wert, Standard: „true“ | Sollte für EWMA gerundet werden? |
persistence | Ganzzahl, Standard: 3 | Mindestanzahl von Beobachtungen, die erforderlich sind, um eine Änderung zu berücksichtigen. |
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Zuletzt aktualisiert: 2025-07-27 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-27 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eExponentially Weighted Moving Average Change Detection (EWMACD) identifies disturbed pixels by comparing image data to a harmonic model and analyzing residuals using control charts.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEWMACD uses a training period to establish a baseline and then monitors deviations from this baseline in subsequent years.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe output includes an EWMA score indicating disturbance (negative values) or recovery (positive values), harmonic coefficients, RMSE, r-squared, and residuals.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize parameters such as the training period, harmonic count, control limits, and persistence for change detection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe algorithm is designed for analyzing multitemporal image collections, particularly for vegetation change detection using thresholds.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd\n\nExponentially Weighted Moving Average Change Detection. This algorithm computes a harmonic model for the 'training' portion of the input data and subtracts that from the original results. The residuals are then subjected to Shewhart X-bar charts and an exponentially weighted moving average. Disturbed pixels are indicated when the charts signal a deviation from the given control limits.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe output is a 5 band image containing the bands:\n\newma: a 1D array of the EWMA score for each input image. Negative values represent disturbance and positive values represent recovery.\n\nharmonicCoefficients: A 1-D array of the computed harmonic coefficient pairs. The coefficients are ordered as \\[constant, sin0, cos0, sin1, cos1...\\]\n\nrmse: the RMSE from the harmonic regression.\n\nrSquared: r-squared value from the harmonic regression.\n\nresiduals: 1D array of residuals from the harmonic regression.\n\nSee: Brooks, E.B., Wynne, R.H., Thomas, V.A., Blinn, C.E. and Coulston, J.W., 2014. On-the-fly massively multitemporal change detection using statistical quality control charts and Landsat data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(6), pp.3316-3332.\n\n| Usage | Returns |\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ewmacd(timeSeries, vegetationThreshold, trainingStartYear, trainingEndYear, `*harmonicCount* `, `*xBarLimit1* `, `*xBarLimit2* `, `*lambda* `, `*lambdasigs* `, `*rounding* `, `*persistence*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|-----------------------|------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `timeSeries` | ImageCollection | Collection from which to extract EWMA. This collection is expected to contain 1 image for each year and be sorted temporally. |\n| `vegetationThreshold` | Float | Threshold for vegetation. Values below this are considered non-vegetation. |\n| `trainingStartYear` | Integer | Start year of training period, inclusive. |\n| `trainingEndYear` | Integer | End year of training period, exclusive. |\n| `harmonicCount` | Integer, default: 2 | Number of harmonic function pairs (sine and cosine) used. |\n| `xBarLimit1` | Float, default: 1.5 | Threshold for initial training xBar limit. |\n| `xBarLimit2` | Integer, default: 20 | Threshold for running xBar limit. |\n| `lambda` | Float, default: 0.3 | The 'lambda' tuning parameter weighting new years vs the running average. |\n| `lambdasigs` | Float, default: 3 | EWMA control bounds, in units of standard deviations. |\n| `rounding` | Boolean, default: true | Should rounding be performed for EWMA. |\n| `persistence` | Integer, default: 3 | Minimum number of observations needed to consider a change. |"]]