ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

رصد مؤشرات الاضطراب والتعافي استنادًا إلى بيانات Landsat: يتم تقسيم سلسلة زمنية من الصور مؤقتًا من خلال استخراج المسارات الطيفية للتغيير بمرور الوقت. يتم استخدام النطاق الأول من كل صورة للعثور على نقاط التوقف، وتُستخدَم نقاط التوقف هذه لإجراء عملية المطابقة على جميع النطاقات اللاحقة. يتم عرض نقاط التوقف كمصفوفة ثنائية الأبعاد تتضمّن 4 صفوف وعددًا من الأعمدة يساوي عدد الصور. الصفّان الأول والثاني هما قيمتا X وY الأصليتان. يحتوي الصف الثالث على قيم Y المطابقة للشرائح المقدّرة، ويحتوي الصف الرابع على القيمة 1 إذا تم استخدام النقطة المقابلة كقمة شريحة، أو 0 إذا لم يتم استخدامها. تتم إضافة أي نطاقات مطابقة إضافية كصفوف في الناتج. تفترض عملية مطابقة نقاط التوقف أنّ القيم المتزايدة تمثّل الاضطراب والقيم المتناقصة تمثّل التعافي.

راجِع: Kennedy, R.E., Yang, Z. and Cohen, W.B., 2010. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. LandTrendr - Temporal segmentation algorithms. Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.

الاستخدامالمرتجعات
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)صورة
الوسيطةالنوعالتفاصيل
timeSeriesImageCollectionسلسلة زمنية سنوية يتم استخراج نقاط التوقف منها. يتم استخدام النطاق الأول للعثور على نقاط التوقف، وتتم مطابقة جميع النطاقات اللاحقة باستخدام نقاط التوقف هذه.
maxSegmentsعدد صحيحالحد الأقصى لعدد الشرائح التي سيتم مطابقتها في السلسلة الزمنية.
spikeThresholdعدد عشري، القيمة التلقائية: 0.9الحد الأدنى لتخفيف حدة الارتفاعات المفاجئة (القيمة 1.0 تعني عدم التخفيف).
vertexCountOvershootعدد صحيح، القيمة التلقائية: 3يمكن أن يتجاوز النموذج الأولي الحد الأقصى لعدد القمم + 1 بهذا المقدار. لاحقًا، سيتم تقليصه إلى الحد الأقصى لعدد القمم + 1.
preventOneYearRecoveryقيمة منطقية، القيمة التلقائية: falseمنع الشرائح التي تمثّل عمليات التعافي لمدة عام واحد.
recoveryThresholdعدد عشري، القيمة التلقائية: 0.25إذا كان معدّل التعافي لشريحة أسرع من 1/recoveryThreshold (بالسنوات)، يتم رفض الشريحة.
pvalThresholdعدد عشري، القيمة التلقائية: 0.1إذا تجاوزت القيمة الاحتمالية للنموذج المطابق هذا الحد الأدنى، يتم تجاهل النموذج الحالي ومطابقة نموذج آخر باستخدام أداة التحسين Levenberg-Marquardt.
bestModelProportionعدد عشري، القيمة التلقائية: 0.75يسمح باختيار النماذج التي تحتوي على المزيد من القمم إذا كانت قيمتها الاحتمالية لا تزيد عن (2 - bestModelProportion) مرة عن القيمة الاحتمالية للنموذج الأفضل.
minObservationsNeededعدد صحيح، القيمة التلقائية: 6الحد الأدنى للملاحظات المطلوبة لإجراء عملية مطابقة الناتج.