ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

Landsat 기반 교란 및 복구 추세 감지: 시간 경과에 따른 변화의 스펙트럼 궤적을 추출하여 이미지의 시계열을 시간별로 분류합니다. 각 이미지의 첫 번째 밴드는 중단점을 찾는 데 사용되며 이러한 중단점은 모든 후속 밴드에서 피팅을 실행하는 데 사용됩니다. 분기점은 4개 행과 이미지 수만큼의 열로 구성된 2D 행렬로 반환됩니다. 처음 두 행은 원래 X 및 Y 값입니다. 세 번째 행에는 추정된 세그먼트에 적합한 Y 값이 포함되고 네 번째 행에는 해당 점이 세그먼트 꼭짓점으로 사용된 경우 1이 포함되고 그렇지 않은 경우 0이 포함됩니다. 추가로 장착된 밴드는 출력에 행으로 추가됩니다. 분기점 적합은 값이 증가하면 교란을 나타내고 값이 감소하면 회복을 나타낸다고 가정합니다.

참고: Kennedy, R.E., Yang, Z., Cohen, W.B., 2010. 연간 Landsat 시계열을 사용한 산림 교란 및 회복 추세 감지: 1. LandTrendr - 시간 세분화 알고리즘입니다. Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.

사용	반환 값
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)	이미지

인수	유형	세부정보
timeSeries	ImageCollection	중단점을 추출할 연간 시계열입니다. 첫 번째 밴드는 중단점을 찾는 데 사용되며, 이후 모든 밴드는 이러한 중단점을 사용하여 적합됩니다.
maxSegments	정수	시계열에 적합할 최대 세그먼트 수입니다.
spikeThreshold	부동 소수점, 기본값: 0.9	급격한 변화를 완화하는 기준점입니다 (1.0은 완화가 없음을 의미).
vertexCountOvershoot	정수, 기본값: 3	초기 모델은 이 양만큼 maxSegments + 1 정점을 초과할 수 있습니다. 나중에 maxSegments + 1로 잘립니다.
preventOneYearRecovery	불리언, 기본값: false	1년 복구를 나타내는 세그먼트를 방지합니다.
recoveryThreshold	부동 소수점, 기본값: 0.25	세그먼트의 복구율이 1/recoveryThreshold (년)보다 빠르면 세그먼트가 허용되지 않습니다.
pvalThreshold	부동 소수점, 기본값: 0.1	적합한 모델의 p 값이 이 기준점을 초과하면 현재 모델이 삭제되고 Levenberg-Marquardt 최적화 프로그램을 사용하여 다른 모델이 적합됩니다.
bestModelProportion	부동 소수점, 기본값: 0.75	p값이 최적 모델의 p값의 (2 - bestModelProportion)배 이하인 경우 정점이 더 많은 모델을 선택할 수 있습니다.
minObservationsNeeded	정수, 기본값: 6	출력 피팅을 실행하는 데 필요한 최소 관측치입니다.