ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

Detección basada en Landsat de tendencias en la perturbación y la recuperación: Segmenta temporalmente una serie temporal de imágenes extrayendo las trayectorias espectrales del cambio a lo largo del tiempo. La primera banda de cada imagen se usa para encontrar los puntos de quiebre, y esos puntos de quiebre se usan para realizar el ajuste en todas las bandas posteriores. Los puntos de corte se devuelven como una matriz bidimensional de 4 filas y tantas columnas como imágenes. Las dos primeras filas son los valores originales de X e Y. La tercera fila contiene los valores de Y ajustados a los segmentos estimados, y la cuarta fila contiene un 1 si el punto correspondiente se usó como vértice del segmento o un 0 si no se usó. Las bandas ajustadas adicionales se agregan como filas en el resultado. El ajuste de puntos de quiebre supone que los valores crecientes representan perturbaciones y los valores decrecientes representan recuperación.

Consulta Kennedy, R.E., Yang, Z. y Cohen, W.B., 2010. Detección de tendencias en la perturbación y recuperación de los bosques a través de series temporales anuales de Landsat: 1. LandTrendr: Algoritmos de segmentación temporal. Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.

Uso	Muestra
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)	Imagen

Argumento	Tipo	Detalles
timeSeries	ImageCollection	Es la serie temporal anual de la que se extraerán los puntos de interrupción. La primera banda se usa para encontrar los puntos de corte, y todas las bandas posteriores se ajustan con esos puntos de corte.
maxSegments	Número entero	Es la cantidad máxima de segmentos que se ajustarán en la serie temporal.
spikeThreshold	Número de punto flotante, valor predeterminado: 0.9	Es el umbral para reducir los picos (1.0 significa que no hay reducción).
vertexCountOvershoot	Número entero, valor predeterminado: 3	El modelo inicial puede exceder la cantidad de vértices de maxSegments + 1 en esta cantidad. Más adelante, se reducirá a maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery	Booleano, valor predeterminado: falso	Evita los segmentos que representan recuperaciones de un año.
recoveryThreshold	Número de punto flotante, valor predeterminado: 0.25	Si un segmento tiene una tasa de recuperación más rápida que 1/recoveryThreshold (en años), no se permite el segmento.
pvalThreshold	Número de punto flotante, valor predeterminado: 0.1	Si el valor p del modelo ajustado supera este umbral, se descarta el modelo actual y se ajusta otro con el optimizador de Levenberg-Marquardt.
bestModelProportion	Número de punto flotante, valor predeterminado: 0.75	Permite elegir modelos con más vértices si su valor p no es más de (2 - bestModelProportion) veces el valor p del mejor modelo.
minObservationsNeeded	Número entero, valor predeterminado: 6	Es la cantidad mínima de observaciones necesarias para realizar el ajuste del resultado.