ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

Estimation de la régénération et des perturbations de la végétation au fil du temps, algorithme de détection des changements forestiers. Cet algorithme génère un composite annuel sans nuage à partir d'images satellite, calcule un indice spectral de végétation pour chaque pixel de ce composite, segmente spatialement l'image de l'indice de végétation en zones, divise temporellement la série temporelle en segments de pente différente, puis étiquette ces segments comme perturbés, stables ou en régénération. La segmentation aux étapes spatiale et temporelle est effectuée à l'aide d'une régularisation de la variation totale.

La sortie consiste en un tableau 1D par pixel contenant la pente des droites de tendance ajustées. Les valeurs négatives indiquent une perturbation et les valeurs positives une régénération.

Voir : Hughes, M.J., Kaylor, S.D. et Hayes, D.J., 2017. Détection des changements forestiers basée sur les zones à partir de séries temporelles Landsat. Forêts, 8(5), p.166.

Utilisation	Renvoie
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)	Image

Argument	Type	Détails
timeSeries	ImageCollection	Collection à partir de laquelle extraire les scores VeRDET. Cette collection doit contenir une image pour chaque année, triée temporellement.
tolerance	Flottant, par défaut : 0,0001	Tolérance de convergence.
alpha	Flottant, par défaut : 0,03333333333333333	Paramètre de régularisation pour la segmentation.
nRuns	Entier, par défaut : 100	Nombre maximal d'exécutions pour la convergence.