Доступно с лицензией Image Analyst.
Обзор
Оценивает изменения в значениях пикселов во времени, используя метод Непрерывное обнаружение и классификация (CCDC), и создает растр анализа изменений, содержащий результаты модели.
Чтобы изучить алгоритм CCDC, см. раздел Как работает анализ изменений CCDC.
Примечание:
Эта функция растра поддерживается только в связке с функцией Выявить изменения при помощи анализа изменений. Воспользуйтесь выходным слоем функции CCDC на входе функции Выявить изменения при помощи растра анализа изменений. Чтобы создать выходной набор растровых данных, соедините функцию анализа CCDC с функцией Выявить изменения при помощи анализа изменений с помощью Редактора функций, сохраните ее как шаблон растровой функции и используйте в качестве входных данных для инструмента геообработки Создать растр из растровой функции.
Примечания
Эта функция растра поддерживается только в качестве входной для функции Выявить изменения при помощи анализа изменений. Чтобы создать выходной растр, подключите функцию анализа CCDC к функции Выявить изменения при помощи анализа изменений в шаблоне функции растра и используйте этот шаблон в качестве входных данных инструмента геообработки Генерировать растр из функции растра. Результатом будет растр, содержащий информацию о времени, в которое изменялись значения пикселов.
Параметр Каналы для временного маскирования определяет каналы, которые будут использоваться для маскирования облаков, теней от облаков и снега. Поскольку тени от облаков и снег выглядят темными в коротком ИК диапазоне (SWIR), а облака и снег показываются очень ярко в зеленом диапазоне, рекомендуется маскировать индексы каналов для зеленого и SWIR каналов.
Параметр Обновление частоты подгонки (в годах) определяет, как часто модель временных рядов будет обновляться новыми наблюдениями. Более частое обновление модели может оказаться достаточно затратным при небольшом практическом выигрыше. Например, если в многомерном растре имеется 365 срезов или точных наблюдений в год, а частота обновления - для каждого наблюдения, то обработка будет в 365 раз дороже в вычислительном отношении по сравнению с обновлением раз в год, при этом итоговая точность может оказаться не намного выше.
Параметры
| Параметр | Описание |
|---|---|
Растр | Входной многомерный растровый слой |
Каналы для выявления изменений | ID каналов для выявления изменений. Если ID каналов не указаны, то будут использоваться все каналы из входного набора растровых данных. Значения ID должны быть целыми числами, разделенными пробелами. |
Каналы для временного маскирования | Идентификаторы зеленого и ближнего инфракрасного каналов, которые будут использоваться для маскировки облаков, теней облаков и снега. Если ID не указаны, маска накладываться не будет. Значения ID должны быть целыми числами, разделенными пробелами. |
Порог хи-квадрата для выявления изменений | Хи-квадрат меняет порог вероятности. Если наблюдение имеет рассчитанную вероятность изменения, превышающую этот порог, оно помечается как аномалия, которая является потенциальным событием изменения. Значение по умолчанию 0,99. |
Минимум последовательных наблюдений аномалий | Минимальное число последовательных наблюдений за аномалией, которые должны произойти до того, как событие будет считаться изменением. Пиксел должен быть помечен как аномалия для указанного числа последовательных временных срезов, прежде чем он будет считаться истинным изменением. По умолчанию это значение равно 6. |
Обновление частоты подгонки (в годах) | Частота обновления модели временных рядов новыми наблюдениями. По умолчанию модель изменяется раз в год. |