ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

זיהוי מגמות של הפרעות והתאוששות על סמך נתוני Landsat: פילוח זמני של סדרת תמונות על ידי חילוץ של מסלולי השינוי הספקטרליים לאורך זמן. הפס הראשון של כל תמונה משמש למציאת נקודות שבירה, והנקודות האלה משמשות לביצוע התאמה בכל הפסים הבאים. נקודות עצירה מוחזרות כמטריצה דו-ממדית עם 4 שורות ומספר העמודות שווה למספר התמונות. שתי השורות הראשונות הן הערכים המקוריים של X ו-Y. השורה השלישית מכילה את ערכי ה-Y שהותאמו לפלחים המשוערים, והשורה הרביעית מכילה 1 אם הנקודה התואמת שימשה כקודקוד של פלח, או 0 אם לא. כל רצועה נוספת שמתאימה מתווספת כשורות בפלט. ההתאמה של נקודת השבירה מניחה שערכים עולים מייצגים הפרעה וערכים יורדים מייצגים התאוששות.

ראו: Kennedy, R.E., Yang, Z. and Cohen, W.B., ‫2010. זיהוי מגמות בהפרעות ביערות ובהתאוששות שלהם באמצעות סדרות זמן שנתיות של Landsat: 1. ‫LandTrendr – אלגוריתמים לפילוח זמני. Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.

שימוש	החזרות
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)	תמונה

ארגומנט	סוג	פרטים
timeSeries	ImageCollection	סדרת הזמן השנתית שממנה יש לחלץ נקודות שבירה. הרצועה הראשונה משמשת למציאת נקודות עצירה, וכל הרצועות הבאות מותאמות באמצעות נקודות העצירה האלה.
maxSegments	מספר שלם	מספר הפלחים המקסימלי שיתאימו לסדרת הזמן.
spikeThreshold	מספר ממשי (float), ברירת מחדל: 0.9	סף לריכוך העליות החדות (1.0 פירושו ללא ריכוך).
vertexCountOvershoot	מספר שלם, ברירת מחדל: 3	המודל הראשוני יכול לחרוג ממספר הקודקודים המקסימלי (maxSegments + 1) בסכום הזה. בהמשך, הוא יקוצץ ל-maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery	ערך בוליאני, ברירת מחדל: false	למנוע פלחים שמייצגים נתונים של שנה אחת.
recoveryThreshold	מספר ממשי (float), ברירת המחדל: 0.25	אם שיעור ההתאוששות של פלח מסוים מהיר יותר מ-1 חלקי recoveryThreshold (בשנים), הפלח לא מורשה.
pvalThreshold	מספר ממשי (float), ברירת מחדל: 0.1	אם ערך ה-p של המודל המותאם חורג מהסף הזה, המודל הנוכחי נפסל ומתבצעת התאמה של מודל אחר באמצעות אופטימיזציית Levenberg-Marquardt.
bestModelProportion	מספר ממשי (float), ברירת מחדל: 0.75	מאפשר לבחור מודלים עם יותר קודקודים אם ערך ה-p שלהם הוא לכל היותר (2 – bestModelProportion) כפול ערך ה-p של המודל הטוב ביותר.
minObservationsNeeded	מספר שלם, ברירת מחדל: 6	מספר התצפיות המינימלי שנדרש כדי לבצע התאמה של הפלט.