ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

הערכות של התחדשות הצמחייה והפרעות לאורך זמן, אלגוריתם לזיהוי שינויים ביערות. האלגוריתם הזה יוצר קומפוזיציה שנתית של שמיים בהירים מתמונות לוויין, מחשב מדד ספקטרלי של צמחייה לכל פיקסל בקומפוזיציה הזו, מפלח את תמונת מדד הצמחייה למקטעים לפי מיקום, מחלק את סדרת הזמן למקטעים עם שיפועים שונים, ואז מסמן את המקטעים האלה כהפרעה, יציבות או התחדשות. פילוח בשלבים המרחביים והזמניים מתבצע באמצעות רגולריזציה של שונות כוללת.

הפלט מורכב ממערך חד-ממדי לכל פיקסל שמכיל את השיפוע של קווי המגמה המותאמים. ערכים שליליים מציינים הפרעה וערכים חיוביים מציינים התחדשות.

ראו: Hughes, M.J., Kaylor, S.D. and Hayes, D.J., ‫2017. זיהוי שינויים ביערות על סמך תיקונים מסדרות זמן של Landsat. ‫Forests, ‏ 8(5), עמוד 166.

שימושהחזרות
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)תמונה
ארגומנטסוגפרטים
timeSeriesImageCollectionאוסף שממנו יש לחלץ ציוני VeRDET. האוסף הזה צפוי להכיל תמונה אחת לכל שנה, ממוינות לפי זמן.
toleranceמספר ממשי (float), ברירת מחדל: 0.0001סבילות להתכנסות.
alphaמספר צף, ברירת מחדל: 0.03333333333333333פרמטר רגולריזציה לפילוח.
nRunsמספר שלם, ברירת מחדל: 100מספר ההרצות המקסימלי להתכנסות.