CCDC 분석 함수

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연속 변경 감지 및 분류(CCDC) 방법을 사용하여 시간에 따른 픽셀값 변화를 평가하고 모델 결과가 포함된 변경 분석 래스터를 생성합니다.

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.

Bands for Temporal Masking 매개변수는 구름, 구름 그림자, 눈 마스크에 사용할 밴드를 지정합니다. SWIR(Shortwave Infrared) 밴드에서는 구름 그림자와 눈이 어둡게 나타나고 Green 밴드에서는 구름과 눈이 밝기 때문에 SWIR 및 Green 밴드의 색인을 마스크하는 것을 권장합니다.

맞춤 빈도 업데이트(년) 매개변수는 시계열 모델이 새로운 관측으로 업데이트되는 빈도를 정의합니다. 모델을 자주 업데이트하는 것은 계산적으로 비용이 많이 들 수 있으며 별로 유익하지 않습니다. 예를 들어 다차원 래스터에 연간 365개의 슬라이스나 명확한 관측이 있으며 관측마다 업데이트 빈도가 있는 경우, 1년에 한 번 업데이트하는 것에 비해 계산 비용이 365배 더 비싸지만 정확도는 더 높지 않을 수 있습니다.

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.