ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

Schätzungen zur Regeneration und Störung der Vegetation im Zeitverlauf, Algorithmus zur Erkennung von Waldveränderungen. Mit diesem Algorithmus wird aus Satellitenbildern ein jährliches Composite für wolkenlosen Himmel erstellt. Für jedes Pixel in diesem Composite wird ein spektraler Vegetationsindex berechnet. Das Bild mit dem Vegetationsindex wird räumlich in Bereiche segmentiert. Die Zeitreihe wird in Segmente mit unterschiedlichen Neigungen unterteilt und diese Segmente werden dann als „gestört“, „stabil“ oder „regenerierend“ gekennzeichnet. Die Segmentierung erfolgt sowohl in räumlicher als auch in zeitlicher Hinsicht mithilfe der Regularisierung der totalen Variation.

Die Ausgabe besteht aus einem 1D-Array pro Pixel, das die Steigung der angepassten Trendlinien enthält. Negative Werte weisen auf Störungen und positive Werte auf Regeneration hin.

Siehe: Hughes, M.J., Kaylor, S.D. und Hayes, D.J., 2017. Patchbasierte Erkennung von Waldveränderungen aus Landsat-Zeitreihen. Forests, 8(5), S.166.

NutzungAusgabe
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)Bild
ArgumentTypDetails
timeSeriesImageCollectionSammlung, aus der VeRDET-Werte extrahiert werden sollen. Diese Sammlung sollte für jedes Jahr ein Bild enthalten, das zeitlich sortiert ist.
toleranceGleitkommazahl, Standardwert: 0,0001Konvergenztoleranz.
alphaGleitkommazahl, Standardwert: 0,03333333333333333Regularisierungsparameter für die Segmentierung.
nRunsGanzzahl, Standard: 100Maximale Anzahl von Ausführungen für die Konvergenz.