ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

Landsat ベースの撹乱と回復の傾向の検出: 時間の経過に伴う変化のスペクトル軌跡を抽出して、画像の時系列を時間的にセグメント化します。各画像の最初のバンドを使用してブレークポイントを見つけ、そのブレークポイントを使用して後続のすべてのバンドでフィッティングを実行します。ブレークポイントは、4 行と画像の数と同じ数の列の 2 次元行列として返されます。最初の 2 行は、元の X 値と Y 値です。3 行目には推定されたセグメントに適合した Y 値が含まれ、4 行目には対応するポイントがセグメントの頂点として使用された場合は 1、そうでない場合は 0 が含まれます。追加のフィットバンドは、出力の行として追加されます。ブレークポイント フィッティングでは、値の増加は外乱を表し、値の減少は回復を表すと想定されます。

Kennedy, R.E.、Yang, Z. and Cohen, W.B., 2010 年。Landsat の年次時系列データを使用した森林の撹乱と回復の傾向の検出: 1. LandTrendr - 時間セグメンテーション アルゴリズム。Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.

用途	戻り値
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)	画像

引数	タイプ	詳細
timeSeries	ImageCollection	ブレークポイントを抽出する年次時系列。最初の帯域はブレークポイントの検出に使用され、後続のすべての帯域はこれらのブレークポイントを使用して適合されます。
maxSegments	Integer	時系列に適合させるセグメントの最大数。
spikeThreshold	浮動小数点数、デフォルト: 0.9	スパイクを減衰させるしきい値（1.0 は減衰なしを意味します）。
vertexCountOvershoot	整数、デフォルト: 3	初期モデルは、この量だけ maxSegments + 1 頂点を超える可能性があります。その後、maxSegments + 1 に削減されます。
preventOneYearRecovery	ブール値。デフォルト値は false です。	1 年間の回復を表すセグメントを防ぎます。
recoveryThreshold	浮動小数点数、デフォルト: 0.25	セグメントの回復率が 1/recoveryThreshold（年単位）よりも速い場合、そのセグメントは許可されません。
pvalThreshold	浮動小数点数、デフォルト: 0.1	適合モデルの p 値がこのしきい値を超えると、現在のモデルは破棄され、別のモデルが Levenberg-Marquardt オプティマイザーを使用して適合されます。
bestModelProportion	浮動小数点数、デフォルト: 0.75	頂点の多いモデルが、その p 値が最良のモデルの p 値の（2 - bestModelProportion）倍以下の場合に選択されるようにします。
minObservationsNeeded	整数、デフォルト: 6	出力の適合を実行するために必要な最小観測数。