ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

Detecção de tendências de perturbação e recuperação com base no Landsat: segmenta temporalmente uma série temporal de imagens extraindo as trajetórias espectrais de mudança ao longo do tempo. A primeira banda de cada imagem é usada para encontrar pontos de interrupção, e esses pontos são usados para realizar o ajuste em todas as bandas subsequentes. Os pontos de interrupção são retornados como uma matriz 2D de quatro linhas e quantas colunas houver de imagens. As duas primeiras linhas são os valores X e Y originais. A terceira linha contém os valores Y ajustados aos segmentos estimados, e a quarta linha contém um "1" se o ponto correspondente foi usado como um vértice de segmento ou "0" caso contrário. Todas as bandas ajustadas adicionais são anexadas como linhas na saída. O ajuste de ponto de interrupção pressupõe que o aumento dos valores representa perturbação e a diminuição dos valores representa recuperação.

Consulte: Kennedy, R.E., Yang, Z. e Cohen, W.B., 2010. Detecting trends in forest disturbance and recovery using yearly Landsat time series: 1. LandTrendr - Temporal segmentation algorithms. Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.

UsoRetorna
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)Imagem
ArgumentoTipoDetalhes
timeSeriesImageCollectionSérie temporal anual da qual extrair pontos de interrupção. A primeira banda é usada para encontrar pontos de interrupção, e todas as bandas subsequentes são ajustadas usando esses pontos.
maxSegmentsNúmero inteiroNúmero máximo de segmentos a serem ajustados na série temporal.
spikeThresholdPonto flutuante, padrão: 0,9Limite para amortecer os picos (1,0 significa que não há amortecimento).
vertexCountOvershootNúmero inteiro, padrão: 3O modelo inicial pode ultrapassar os vértices maxSegments + 1 por esse valor. Mais tarde, ele será reduzido para maxSegments + 1.
preventOneYearRecoveryBooleano, padrão: falsoImpede segmentos que representam recuperações de um ano.
recoveryThresholdPonto flutuante, padrão: 0,25Se um segmento tiver uma taxa de recuperação mais rápida que 1/recoveryThreshold (em anos), ele será proibido.
pvalThresholdPonto flutuante, padrão: 0,1Se o valor p do modelo ajustado exceder esse limite, o modelo atual será descartado e outro será ajustado usando o otimizador de Levenberg-Marquardt.
bestModelProportionPonto flutuante, padrão: 0,75Permite que modelos com mais vértices sejam escolhidos se o valor p deles não for mais do que (2 - bestModelProportion) vezes o valor p do melhor modelo.
minObservationsNeededNúmero inteiro, padrão: 6Número mínimo de observações necessárias para realizar o ajuste de saída.