Evaluates changes in pixel values over time using the Continuous Change Detection and Classification (CCDC) method and generates a change analysis raster containing the model results.
Per informazioni sull'algoritmo CCDC, vedi Funzionamento di Analizza modifiche con CCDC.
Nota:
Questa funzione raster è supportata solo insieme alla funzione Rileva modifica tramite analisi delle modifiche. Usa il layer di output della funzione Analisi CCDC come input della funzione Rileva modifica tramite analisi delle modifiche. Per produrre un output di dataset raster, collega la funzione Analisi CCDC con la funzione Rileva modifica tramite analisi delle modifiche utilizzando Editor funzioni, salva come modello di funzione raster e utilizzalo come input per lo strumento di geoprocessing Genera raster da funzione raster.
Note
Questa funzione raster può essere utilizzata solo come input della funzione raster Rileva modifica tramite analisi delle modifiche. Per generare un output raster, collega la funzione Analisi CCDC alla funzione Rileva modifica tramite analisi delle modifiche in un modello di funzione raster e usa tale modello come input dello strumento di geoprocessing Genera raster da funzione raster. Il risultato è un raster contenente informazioni relative al tempo in cui sono cambiati i valori di pixel.
The Bands for Temporal Masking parameter specifies the bands that will be used for cloud, cloud shadow, and snow masking. Because cloud shadow and snow appear dark in the shortwave infrared (SWIR) band, and clouds and snow are bright in the green band, it is recommended that you mask the band indexes for the SWIR and green bands.
The Updating Fitting Frequency (in years) parameter defines how often the time series model will be updated with new observations. Updating a model frequently can be computationally intensive and the benefit can be minimal. For example, if there are 365 slices or clear observations per year in the multidimensional raster, and the updating frequency is for every observation, the processing will be 365 times more computationally intensive compared to updating once per year, but the accuracy may not be higher.
Parametri
| Parametro | Descrizione |
|---|---|
Raster | Il layer raster multidimensionale di input. |
Bande per rilevare modifiche | L'ID banda da utilizzare per il rilevamento modifiche. Se non è specificato nessun ID banda, si utilizzeranno tutte le bande del dataset raster di input. I valori ID devono essere numeri interi separati da spazi. |
Bande per il masking temporale | Gli ID banda della banda verde e della banda SWIR da utilizzare per il mascheramento per nuvole, ombra di nuvole e neve. Se non è specificato nessun ID banda, il mascheramento non avverrà. I valori ID devono essere numeri interi separati da spazi. |
Soglia chi-quadrato per rilevare modifiche | La soglia di probabilità della modifica chi-quadrato. Se un'osservazione presenta una probabilità di modifica calcolata superiore a questa soglia, viene contrassegnata come anomalia, ossia un evento di modifica potenziale. Il valore predefinito è 0,99. |
Osservazioni di anomalie consecutive minime | Il numero minimo di osservazioni di anomalie consecutive che devono verificarsi prima che un evento venga considerato una modifica. Un pixel deve essere contrassegnato come anomalia per il numero specificato di sezioni temporali consecutive prima di essere considerato una vera modifica. L’impostazione predefinita è 6. |
Aggiornamento della frequenza di adattamento (in anni) | La frequenza con la quale aggiornare il modello di serie temporale con nuove osservazioni. Per impostazione predefinita, il modello viene aggiornato ogni anno. |