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Rilevamento basato su Landsat delle tendenze di disturbo e recupero: segmenta temporalmente una serie temporale di immagini estraendo le traiettorie spettrali del cambiamento nel tempo. La prima banda di ogni immagine viene utilizzata per trovare i punti di interruzione, che vengono utilizzati per eseguire l'adattamento su tutte le bande successive. I punti di interruzione vengono restituiti come matrice bidimensionale di 4 righe e tante colonne quante sono le immagini. Le prime due righe sono i valori X e Y originali. La terza riga contiene i valori Y adattati ai segmenti stimati, mentre la quarta riga contiene 1 se il punto corrispondente è stato utilizzato come vertice del segmento o 0 in caso contrario. Tutte le bande aggiuntive adattate vengono aggiunte come righe nell'output. L'adattamento del punto di interruzione presuppone che i valori crescenti rappresentino un disturbo e i valori decrescenti rappresentino il recupero.
Vedi: Kennedy, R.E., Yang, Z. and Cohen, W.B., 2010. Rilevamento delle tendenze di disturbo e recupero delle foreste utilizzando serie temporali Landsat annuali: 1. LandTrendr - Temporal segmentation algorithms. Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.
Serie temporale annuale da cui estrarre i punti di interruzione. La prima banda viene utilizzata per trovare i punti di interruzione e tutte le bande successive vengono adattate utilizzando questi punti di interruzione.
maxSegments
Numero intero
Numero massimo di segmenti da adattare alla serie temporale.
spikeThreshold
Float, valore predefinito: 0,9
Soglia per smorzare i picchi (1,0 significa nessun smorzamento).
vertexCountOvershoot
Numero intero, valore predefinito: 3
Il modello iniziale può superare il numero di vertici maxSegments + 1 di questo importo. In seguito, verrà ridotto a maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery
Booleano, valore predefinito: false
Impedisci i segmenti che rappresentano i recuperi di un anno.
recoveryThreshold
Float, valore predefinito: 0,25
Se un segmento ha un tasso di recupero più rapido di 1/recoveryThreshold (in anni), il segmento non è consentito.
pvalThreshold
Virgola mobile, valore predefinito: 0,1
Se il valore p del modello adattato supera questa soglia, il modello corrente viene eliminato e ne viene adattato un altro utilizzando l'ottimizzatore Levenberg-Marquardt.
bestModelProportion
Float, valore predefinito: 0,75
Consente di scegliere modelli con più vertici se il loro valore p non è superiore a (2 - bestModelProportion) volte il valore p del modello migliore.
minObservationsNeeded
Numero intero, valore predefinito: 6
Numero minimo di osservazioni necessarie per eseguire l'adattamento dell'output.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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"]]