ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

تقديرات تجديد الغطاء النباتي واضطرابه بمرور الوقت، خوارزمية رصد التغيّر في الغابات تنتج هذه الخوارزمية صورة مركّبة سنوية للسماء الصافية من صور الأقمار الصناعية، وتحسب مؤشرًا طيفيًا للغطاء النباتي لكل بكسل في تلك الصورة المركّبة، وتقسّم صورة مؤشر الغطاء النباتي مكانيًا إلى رقع، وتقسّم السلسلة الزمنية مؤقتًا إلى مقاطع ذات ميل مختلف، ثم تصنّف تلك المقاطع على أنّها مضطربة أو مستقرة أو متجددة. يتم إجراء التقسيم في كل من الخطوات المكانية والزمنية باستخدام التسوية الكاملة للتغيّر.

تتألف النتائج من صفيف أحادي الأبعاد لكل بكسل يحتوي على ميل خطوط الاتجاه الملائمة. تشير القيم السالبة إلى الاضطراب وتشير القيم الموجبة إلى التجديد.

يُرجى الاطّلاع على: Hughes, M.J., Kaylor, S.D. and Hayes, D.J., 2017. Patch-based forest change detection from Landsat time series. Forests, 8(5), p.166.

الاستخدام	المرتجعات
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)	صورة

الوسيطة	النوع	التفاصيل
timeSeries	ImageCollection	المجموعة التي سيتم استخراج نتائج VeRDET منها. من المتوقّع أن تحتوي هذه المجموعة على صورة واحدة لكل عام، ويتم ترتيبها زمنيًا.
tolerance	Float، القيمة التلقائية: 0.0001	معدّل التغيير للتقارب
alpha	Float، القيمة التلقائية: 0.03333333333333333	معلَمة التسوية للتصنيف
nRuns	عدد صحيح، القيمة التلقائية: 100	الحدّ الأقصى لعدد عمليات التشغيل اللازمة لتحقيق التقارب