ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

Deteksi Tren Gangguan dan Pemulihan berbasis Landsat: menyegmentasikan deret waktu gambar secara temporal dengan mengekstrak lintasan spektral perubahan dari waktu ke waktu. Band pertama setiap gambar digunakan untuk menemukan titik henti, dan titik henti tersebut digunakan untuk melakukan penyesuaian pada semua band berikutnya. Titik henti sementara ditampilkan sebagai matriks 2D dengan 4 baris dan kolom sebanyak jumlah gambar. Dua baris pertama adalah nilai X dan Y asli. Baris ketiga berisi nilai Y yang disesuaikan dengan segmen yang diperkirakan, dan baris keempat berisi 1 jika titik yang sesuai digunakan sebagai verteks segmen atau 0 jika tidak. Setiap rentang yang sesuai tambahan ditambahkan sebagai baris dalam output. Pencocokan titik henti mengasumsikan bahwa nilai yang meningkat mewakili gangguan dan nilai yang menurun mewakili pemulihan.

Lihat: Kennedy, R.E., Yang, Z. dan Cohen, W.B., 2010. Mendeteksi tren gangguan dan pemulihan hutan menggunakan deret waktu Landsat tahunan: 1. LandTrendr - Algoritma segmentasi temporal. Remote Sensing of Environment, 114(12), hlm.2897-2910.

Penggunaan	Hasil
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)	Gambar

Argumen	Jenis	Detail
timeSeries	ImageCollection	Deret waktu tahunan yang akan diekstrak titik henti sementaranya. Rentang pertama digunakan untuk menemukan titik henti, dan semua rentang berikutnya disesuaikan menggunakan titik henti tersebut.
maxSegments	Bilangan Bulat	Jumlah maksimum segmen yang akan dicocokkan pada deret waktu.
spikeThreshold	Float, default: 0.9	Nilai minimum untuk meredam lonjakan (1,0 berarti tidak ada peredaman).
vertexCountOvershoot	Bilangan bulat, default: 3	Model awal dapat melampaui jumlah maksimum simpul + 1 sebesar jumlah ini. Selanjutnya, daftar ini akan dipangkas menjadi maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery	Boolean, default: false	Mencegah segmen yang mewakili pemulihan satu tahun.
recoveryThreshold	Float, default: 0,25	Jika segmen memiliki tingkat pemulihan yang lebih cepat dari 1/recoveryThreshold (dalam tahun), maka segmen tersebut tidak diizinkan.
pvalThreshold	Float, default: 0,1	Jika nilai p model yang di-fit melebihi nilai minimum ini, model saat ini akan dibuang dan model lain akan di-fit menggunakan pengoptimal Levenberg-Marquardt.
bestModelProportion	Float, default: 0,75	Memungkinkan model dengan lebih banyak verteks dipilih jika nilai p-nya tidak lebih dari (2 - bestModelProportion) kali nilai p model terbaik.
minObservationsNeeded	Bilangan bulat, default: 6	Jumlah observasi minimum yang diperlukan untuk melakukan penyesuaian output.