Earth Engine вводит квоты для некоммерческих проектов , чтобы защитить совместно используемые вычислительные ресурсы и обеспечить надежную работу для всех. Все некоммерческие проекты должны выбрать уровень квот до 27 апреля 2026 года , иначе по умолчанию будет использоваться уровень «Сообщество». Квоты вступят в силу для всех проектов (независимо от даты выбора уровня) 27 апреля 2026 года . Подробнее.
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Обнаружение тенденций в нарушении и восстановлении на основе данных Landsat: временная сегментация временного ряда изображений путем извлечения спектральных траекторий изменений во времени. Первый диапазон каждого изображения используется для поиска точек разрыва, и эти точки разрыва используются для подгонки ко всем последующим диапазонам. Точки разрыва возвращаются в виде двумерной матрицы из 4 строк и такого же количества столбцов, как и изображений. Первые две строки содержат исходные значения X и Y. Третья строка содержит значения Y, подобранные к оцененным сегментам, а четвертая строка содержит 1, если соответствующая точка использовалась в качестве вершины сегмента, или 0, если нет. Любые дополнительные подобранные диапазоны добавляются в выходные данные в виде строк. Подгонка точек разрыва предполагает, что увеличение значений представляет собой нарушение, а уменьшение значений — восстановление.
См.: Кеннеди, Р.Е., Янг, З. и Коэн, У.Б., 2010. Выявление тенденций в нарушении и восстановлении лесов с использованием ежегодных временных рядов Landsat: 1. LandTrendr - алгоритмы временной сегментации. Дистанционное зондирование окружающей среды, 114(12), стр. 2897-2910.
Годовой временной ряд, из которого извлекаются точки разрыва. Первый диапазон используется для поиска точек разрыва, а все последующие диапазоны аппроксимируются с использованием этих точек разрыва.
maxSegments
Целое число
Максимальное количество сегментов, которые могут быть включены во временной ряд.
spikeThreshold
Число с плавающей запятой, значение по умолчанию: 0,9
Пороговое значение для подавления пиков (1,0 означает отсутствие подавления).
vertexCountOvershoot
Целое число, по умолчанию: 3
Исходная модель может превысить значение maxSegments + 1 вершин на эту величину. Позже она будет сокращена до maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery
Логическое значение, по умолчанию: false
Предотвратить сегменты, представляющие собой восстановление за один год.
recoveryThreshold
Число с плавающей запятой, значение по умолчанию: 0,25
Если скорость восстановления сегмента превышает 1/recoveryThreshold (в годах), то данный сегмент не допускается к использованию.
pvalThreshold
Число с плавающей запятой, значение по умолчанию: 0.1
Если значение p подобранной модели превышает этот порог, то текущая модель отбрасывается, и подбирается другая с использованием оптимизатора Левенберга-Марквардта.
bestModelProportion
Число с плавающей запятой, значение по умолчанию: 0,75
Позволяет выбирать модели с большим количеством вершин, если их p-значение не превышает (2 - bestModelProportion) умноженное на p-значение лучшей модели.
minObservationsNeeded
Целое число, по умолчанию: 6
Минимальное количество наблюдений, необходимое для подгонки выходных данных.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2026-04-20 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"]]