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Détection des tendances de perturbation et de récupération basée sur Landsat : segmente temporellement une série temporelle d'images en extrayant les trajectoires spectrales de changement au fil du temps. La première bande de chaque image est utilisée pour trouver les points d'arrêt, qui sont ensuite utilisés pour effectuer l'ajustement sur toutes les bandes suivantes. Les points d'arrêt sont renvoyés sous la forme d'une matrice 2D de quatre lignes et d'autant de colonnes que d'images. Les deux premières lignes correspondent aux valeurs X et Y d'origine. La troisième ligne contient les valeurs Y ajustées aux segments estimés, et la quatrième ligne contient la valeur 1 si le point correspondant a été utilisé comme sommet de segment, ou la valeur 0 dans le cas contraire. Toutes les bandes ajustées supplémentaires sont ajoutées sous forme de lignes dans la sortie. L'ajustement des points d'arrêt suppose que les valeurs croissantes représentent une perturbation et que les valeurs décroissantes représentent une reprise.
Voir : Kennedy, R.E., Yang, Z. et Cohen, W.B., 2010. Détecter les tendances des perturbations et de la régénération des forêts à l'aide de séries temporelles Landsat annuelles : 1. LandTrendr : algorithmes de segmentation temporelle. Remote Sensing of Environment, 114(12), p.2897-2910.
Série temporelle annuelle à partir de laquelle extraire les points d'arrêt. La première bande est utilisée pour trouver les points d'arrêt, et toutes les bandes suivantes sont ajustées à l'aide de ces points d'arrêt.
maxSegments
Nombre entier
Nombre maximal de segments à ajuster sur la série temporelle.
spikeThreshold
Float, valeur par défaut : 0,9
Seuil pour atténuer les pics (1.0 signifie aucune atténuation).
vertexCountOvershoot
Entier, par défaut : 3
Le modèle initial peut dépasser le nombre maximal de segments plus un sommet de cette valeur. Il sera ensuite réduit à maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery
Booléen, valeur par défaut : false
Empêchez les segments représentant les récupérations d'un an.
recoveryThreshold
Float, valeur par défaut : 0,25
Si le taux de récupération d'un segment est supérieur à 1/recoveryThreshold (en années), le segment n'est pas autorisé.
pvalThreshold
Flottant, valeur par défaut : 0,1
Si la valeur p du modèle ajusté dépasse ce seuil, le modèle actuel est supprimé et un autre est ajusté à l'aide de l'optimiseur Levenberg-Marquardt.
bestModelProportion
Float, valeur par défaut : 0,75
Permet de choisir des modèles avec plus de sommets si leur valeur p n'est pas supérieure à (2 – bestModelProportion) fois la valeur p du meilleur modèle.
minObservationsNeeded
Entier, par défaut : 6
Nombre minimal d'observations nécessaires pour effectuer l'ajustement de la sortie.
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Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[],["The LandTrendr algorithm segments a time-series of images, using the first band to find breakpoints that identify spectral changes. These breakpoints are then applied to fit all other bands. Breakpoints are returned as a matrix, with the original data, fitted values, and segment vertex indicators. Increasing values suggest disturbance, while decreasing values suggest recovery. Users define parameters like maximum segments, spike dampening, and recovery rates to guide the fitting process. The algorithm outputs an image containing the results.\n"]]