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.
CCDC 알고리즘에 대한 자세한 내용은 CCDC를 사용한 변경 분석 작동 방식을 참고하세요.
비고:
이 래스터 함수는 변경 분석을 사용한 변경 감지 함수와 함께 사용하는 경우에만 지원됩니다. CCDC 분석 함수의 결과 레이어를 변경 분석을 사용한 변경 감지 함수에 대한 입력으로 사용합니다. 래스터 데이터셋 결과를 생성하려면 함수 편집기를 통해 CCDC 분석 함수를 변경 분석을 사용한 변경 감지 함수와 연결하고, 이를 래스터 함수 템플릿으로 저장한 다음 래스터 함수에서 래스터 생성 지오프로세싱 도구에 대한 입력으로 사용합니다.
참고
이 래스터 함수는 변경 분석을 사용한 변경 감지 래스터 함수에 대한 입력으로만 사용할 수 있습니다. 래스터 결과를 생성하려면 래스터 함수 템플릿에서 CCDC 분석 함수를 변경 분석을 사용한 변경 감지 함수에 연결하고, 래스터 함수에서 래스터 생성 지오프로세싱 도구에 입력으로 이 템플릿을 사용합니다. 결과는 픽셀값이 변경된 시간에 관한 정보가 들어 있는 래스터입니다.
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.
매개변수
| 매개변수 | 설명 |
|---|---|
래스터 | 입력 다차원 래스터 레이어입니다. |
변경 감지용 밴드 | 변경 감지에 사용할 밴드 ID입니다. 밴드 ID를 제공하지 않으면 입력 래스터 데이터셋의 모든 밴드가 사용됩니다. ID 값은 공백으로 구분된 정수여야 합니다. |
시간 마스크용 밴드 | 구름, 구름 그림자, 눈을 마스크하는 데 사용할 green 밴드 및 SWIR 밴드의 ID입니다. 밴드 ID를 제공하지 않으면 마스크되지 않습니다. ID 값은 공백으로 구분된 정수여야 합니다. |
변경 감지에 대한 카이제곱 임계값 | 카이제곱 변화 확률 임계값입니다. 이 임계값을 초과하여 계산된 변화 확률이 있는 관측의 경우 이상치(잠재적 변화 이벤트) 플래그가 지정됩니다. 기본값은 0.99입니다. |
최소 연속 이상치 관측 | 이벤트가 변화로 간주되기까지 발생해야 하는 최소 연속 이상치 관측 수입니다. 픽셀은 실제 변화로 간주되기까지의 지정된 연속 시간 슬라이스 수에 대한 이상치로 플래그가 지정되어야 합니다. 기본값은 6입니다. |
맞춤 빈도 업데이트(년) | 시계열 모델을 새 관측으로 업데이트할 빈도입니다. 기본값은 1년마다 모델을 업데이트합니다. |