ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet

समय के साथ वनस्पति के फिर से उगने और उसमें होने वाली गड़बड़ियों का अनुमान लगाने वाला एल्गोरिदम, जंगल में हुए बदलाव का पता लगाने वाला एल्गोरिदम. यह एल्गोरिदम, सैटेलाइट से ली गई इमेज से हर साल साफ़ आसमान की कंपोज़िट इमेज जनरेट करता है. साथ ही, उस कंपोज़िट इमेज में मौजूद हर पिक्सल के लिए स्पेक्ट्रल वेजिटेशन इंडेक्स का हिसाब लगाता है. इसके बाद, वेजिटेशन इंडेक्स इमेज को पैच में बांटता है. साथ ही, टाइम सीरीज़ को अलग-अलग स्लोप वाले सेगमेंट में बांटता है. इसके बाद, उन सेगमेंट को डिस्टर्ब, स्टेबल या रीजेनरेटिंग के तौर पर लेबल करता है. स्पेशल और टेंपोरल, दोनों चरणों में सेगमेंटेशन के लिए, टोटल वेरिएशन रेगुलराइज़ेशन का इस्तेमाल किया जाता है.

आउटपुट में, हर पिक्सल के लिए एक डाइमेंशन वाला अरे होता है. इसमें फ़िट की गई ट्रेंड लाइन का स्लोप होता है. नेगेटिव वैल्यू से गड़बड़ी और पॉज़िटिव वैल्यू से सुधार का पता चलता है.

देखें: ह्यूज़, एम.जे., एस॰डी॰ केलर और डी॰जे॰ हेज़, 2017. Landsat टाइम सीरीज़ से, जंगल में हुए बदलाव का पता लगाने के लिए पैच-आधारित तरीका. जंगल, 8(5), पेज 166.

इस्तेमालरिटर्न
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Verdet(timeSeries, tolerance, alpha, nRuns)इमेज
आर्ग्यूमेंटटाइपविवरण
timeSeriesImageCollectionवह कलेक्शन जिससे VeRDET स्कोर निकालने हैं. इस कलेक्शन में, हर साल के लिए एक इमेज होनी चाहिए. इन्हें समय के हिसाब से क्रम में लगाया गया हो.
toleranceफ़्लोट, डिफ़ॉल्ट: 0.0001कन्वर्जेंस टॉलरेंस.
alphaफ़्लोट, डिफ़ॉल्ट: 0.03333333333333333सेगमेंटेशन के लिए रेगुलराइज़ेशन पैरामीटर.
nRunsपूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 100कन्वर्जेंस के लिए ज़्यादा से ज़्यादा रन.