ঘোষণা :
15 এপ্রিল, 2025 এর আগে আর্থ ইঞ্জিন ব্যবহার করার জন্য নিবন্ধিত সমস্ত অবাণিজ্যিক প্রকল্পগুলিকে অবশ্যই আর্থ ইঞ্জিন অ্যাক্সেস বজায় রাখার জন্য
অ-বাণিজ্যিক যোগ্যতা যাচাই করতে হবে।
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.StructuralChangeBreakpoints
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
R এর strucchange::breakpoints ফাংশনের অনুরূপ ব্রেকপয়েন্ট সনাক্তকরণ চালায়।
প্রতিটি পিক্সেল ফর্মের একটি টুকরো টুকরো লিনিয়ার/হারমোনিক মডেল দ্বারা মাপসই
Y = A + B * t + C * cos(2 * pi * season(t)) + D * sin(2 * pi * season(t)) + E * cos(4 * pi * ঋতু(t)) + F * sin(4 * pi * ঋতু(t)) + ...
এই সমীকরণে, 't' হল 'dateFormat' দ্বারা নির্দিষ্ট করা বিন্যাসে ছবির শুরুর সময়, এবং 'sea(t)' হল সেই শুরুর সময়ের ভগ্নাংশের বছর (বিস্তারিত জানার জন্য dateFormat-এর বিবরণ দেখুন)। হারমোনিক পদের সর্বোচ্চ ক্রম 'seasonalModelOrder' দ্বারা নির্ধারিত হয়।
ফলাফল হল দুটি ব্যান্ড সমন্বিত একটি চিত্র, এবং ইনপুটে প্রতি ব্যান্ডে দুটি ব্যান্ড:
tStart , tEnd : এগুলির প্রত্যেকটিতে একটি 1D অ্যারে রয়েছে, যেখানে টুকরো টুকরো লিনিয়ার ফিট প্রতি সেগমেন্টে একটি এন্ট্রি রয়েছে; প্রতিটি এন্ট্রিতে সেই অংশের প্রথম বা শেষ চিত্রগুলির শুরুর সময় থাকে৷ ডিফল্টরূপে এখানে মানগুলি ভগ্নাংশের বছরে, সহগগুলির সাথে সহজে ব্যবহারের জন্য৷
coefs_BANDNAME : প্রতি ইনপুট ব্যান্ডে এরকম একটি আউটপুট ব্যান্ড থাকবে। প্রতিটি সেগমেন্টে একটি সারি সহ একটি 2D অ্যারে ধারণ করে। সেই সারির মানগুলি হল সেই সেগমেন্টের জন্য রৈখিক মানানসই সহগ - অর্থাৎ সেই অংশের জন্য A, B, C, ... এর মান। উপরে বর্ণিত হিসাবে, এখানে মানগুলি 'তারিখ বিন্যাস' দ্বারা প্রভাবিত হয়
. rmse_BANDNAME : প্রতি ইনপুট ব্যান্ডে এরকম একটি আউটপুট ব্যান্ড থাকবে। প্রতি সেগমেন্টে একটি এন্ট্রি সহ এটি একটি 1D অ্যারে ধারণ করে। প্রতিটি সেগমেন্টের মান হল সেই সেগমেন্টের জন্য রৈখিক ফিট অবশিষ্টাংশের জন্য RMSE।
| ব্যবহার | রিটার্নস | ee.Algorithms.TemporalSegmentation.StructuralChangeBreakpoints(collection, breakpointBand , seasonalModelOrder , minSpacing , maxBreaks , dateFormat ) | ছবি |
| যুক্তি | টাইপ | বিস্তারিত | collection | ইমেজ কালেকশন | ব্রেকপয়েন্ট সনাক্ত করতে ইমেজের সংগ্রহ। |
breakpointBand | স্ট্রিং, ডিফল্ট: নাল | ব্রেকপয়েন্ট সনাক্তকরণের জন্য ব্যান্ডের নাম। ঐচ্ছিক শুধুমাত্র যদি ইমেজ শুধুমাত্র একটি একক ব্যান্ড আছে. |
seasonalModelOrder | পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 3 | সুরেলা মৌসুমী মডেলের ক্রম। |
minSpacing | ফ্লোট, ডিফল্ট: 0.15 | ব্রেকপয়েন্টের মধ্যে ন্যূনতম ব্যবধান। যদি এটি 0 এবং 1 এর মধ্যে হয় (একচেটিয়া), এটি সংগ্রহে থাকা ছবির সংখ্যার একটি ভগ্নাংশ হিসাবে ব্যাখ্যা করা হবে। অন্যথায়, এটি অনেক নমুনা হিসাবে ব্যাখ্যা করা হবে। |
maxBreaks | পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 0 | ব্রেকপয়েন্টের সর্বোচ্চ সংখ্যা। |
dateFormat | পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 1 | ফলাফলে ব্যবহার করার জন্য সময়ের উপস্থাপনা: 1 = ভগ্নাংশ বছর, 2 = মিলিসেকেন্ডে ইউনিক্স সময়। এটি tStart এবং tEnd ব্যান্ডের মান এবং হারমোনিক মডেলে ব্যবহৃত 't' মানগুলিকে প্রভাবিত করে। এখানে এবং সেই মডেলে ব্যবহৃত ভগ্নাংশের বছরগুলিকে 1 জানুয়ারী 1970 থেকে 365.25-দিনের বছরের ভগ্নাংশ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। |
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eDetects breakpoints in an image collection using a piecewise linear/harmonic model, similar to R's \u003ccode\u003estrucchange::breakpoints\u003c/code\u003e function.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOutputs an image with bands indicating breakpoint start/end times, model coefficients for each segment, and RMSE for each segment's fit.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAllows customization of the harmonic model's order, minimum breakpoint spacing, maximum number of breakpoints, and time representation format.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUses a model that incorporates a linear trend and seasonal harmonics to fit pixel values over time.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe algorithm identifies the optimal breakpoints by minimizing the residual error of the piecewise model.\u003c/p\u003e\n"]]],["The function `StructuralChangeBreakpoints` detects breakpoints in an image collection, fitting each pixel with a piecewise linear/harmonic model. Input parameters include `collection`, `breakpointBand`, `seasonalModelOrder`, `minSpacing`, `maxBreaks`, and `dateFormat`. The output image contains `tStart` and `tEnd` bands, which hold segment start and end times. Additionally, there are `coefs_BANDNAME` bands, that contain linear fit coefficients and `rmse_BANDNAME` bands with the root-mean-square error for each segment.\n"],null,["# ee.Algorithms.TemporalSegmentation.StructuralChangeBreakpoints\n\nRuns breakpoint detection, similar to R's strucchange::breakpoints function.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nEach pixel is fit by a piecewise linear/harmonic model, of the form\n\nY = A + B \\* t + C \\* cos(2 \\* pi \\* season(t)) + D \\* sin(2 \\* pi \\* season(t)) + E \\* cos(4 \\* pi \\* season(t)) + F \\* sin(4 \\* pi \\* season(t)) + ...\n\nIn this equation, 't' is the start time of the image in the format specified by 'dateFormat', and 'season(t)' is the fractional year of that start time (see the description of dateFormat for details). The maximum order of the harmonic terms is determined by 'seasonalModelOrder'.\n\nThe result is an image containing two bands, plus two bands per band in the input:\n\n`tStart`, `tEnd`: each of these holds a 1D array, with one entry per segment in the piecewise linear fit; each entry contains the start time of the first or last images in that segment. By default the values here are in fractional years, for easy use with the coefficients.\n\n`coefs_BANDNAME`: there will be one such output band per input band. Each of these holds a 2D array, with one row per segment. The values in that row are the coefficients of the linear fit for that segment - that is, the values of A, B, C, ... for that segment. As described above, the values here are affected by 'dateFormat'\n\n.`rmse_BANDNAME`: there will be one such output band per input band. This holds a 1D array, with one entry per segment. The value for each segment is the RMSE for the linear fit residuals for that segment.\n\n| Usage | Returns |\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `ee.Algorithms.TemporalSegmentation.StructuralChangeBreakpoints(collection, `*breakpointBand* `, `*seasonalModelOrder* `, `*minSpacing* `, `*maxBreaks* `, `*dateFormat*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|----------------------|-----------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `collection` | ImageCollection | Collection of images on which to detect breakpoints. |\n| `breakpointBand` | String, default: null | The name of the band to use for breakpoint detection. Optional only if the images have only a single band. |\n| `seasonalModelOrder` | Integer, default: 3 | The order of the harmonic seasonal model. |\n| `minSpacing` | Float, default: 0.15 | The minimum spacing between breakpoints. If this is between 0 and 1 (exclusive), it will be interpreted as a fraction of the number of images in the collection. Otherwise, it will be interpreted as a number of samples. |\n| `maxBreaks` | Integer, default: 0 | The maximum number of breakpoints. |\n| `dateFormat` | Integer, default: 1 | The time representation to use in the results: 1 = fractional years, 2 = unix time in milliseconds. This affects the values in the tStart and tEnd bands and the 't' values used in the harmonic model. The fractional years used here and in that model are defined as the fractional number of 365.25-day years since 1 Jan 1970. |"]]
