Объявление : Все некоммерческие проекты, зарегистрированные для использования Earth Engine до 15 апреля 2025 года, должны подтвердить некоммерческое право на сохранение доступа к Earth Engine.
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Обнаружение тенденций возмущений и восстановления на основе данных Landsat: временная сегментация временного ряда изображений путем извлечения спектральных траекторий изменений с течением времени. Первый канал каждого изображения используется для поиска контрольных точек, которые затем используются для подгонки всех последующих каналов. Контрольные точки возвращаются в виде двумерной матрицы из 4 строк и столько же столбцов, сколько изображений. Первые две строки представляют собой исходные значения X и Y. Третья строка содержит значения Y, подобранные для оценочных сегментов, а четвёртая строка содержит 1, если соответствующая точка использовалась в качестве вершины сегмента, и 0, если нет. Любые дополнительные подобранные каналы добавляются в виде строк в выходные данные. Подгонка контрольных точек предполагает, что возрастающие значения соответствуют нарушению, а убывающие — восстановлению.
См.: Кеннеди, Р. Э., 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 контрольные точки. Первый диапазон используется для поиска контрольных точек, а все последующие диапазоны подбираются с использованием этих контрольных точек.
maxSegments
Целое число
Максимальное количество сегментов, подходящих для временного ряда.
spikeThreshold
Плавающий, по умолчанию: 0,9
Порог гашения пиков (1,0 означает отсутствие гашения).
vertexCountOvershoot
Целое число, по умолчанию: 3
Исходная модель может превысить maxSegments + 1 вершин на эту величину. Позже она будет усечена до maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery
Логическое значение, по умолчанию: false
Не допускайте сегментов, которые представляют собой возмещение за один год.
recoveryThreshold
Плавающее число, по умолчанию: 0,25
Если скорость восстановления сегмента превышает 1/recoveryThreshold (в годах), то сегмент запрещается.
pvalThreshold
Плавающее число, по умолчанию: 0,1
Если p-значение подобранной модели превышает этот порог, то текущая модель отбрасывается и подбирается другая с использованием оптимизатора Левенберга-Марквардта.
bestModelProportion
Плавающий, по умолчанию: 0,75
Позволяет выбирать модели с большим количеством вершин, если их p-значение не превышает p-значения наилучшей модели более чем в (2 - bestModelProportion).
minObservationsNeeded
Целое число, по умолчанию: 6
Минимальное количество наблюдений, необходимое для выполнения 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: 2025-07-24 UTC."],[[["LandTrendr is a temporal segmentation algorithm designed to detect trends in disturbance and recovery within yearly Landsat time-series data."],["It identifies breakpoints in spectral trajectories, using the first band of the image collection for initial detection and then fitting the breakpoints to all other bands."],["These breakpoints, representing changes in land cover, are fitted to a model assuming increasing values indicate disturbance and decreasing values signify recovery."],["The algorithm offers parameters for controlling spike dampening, segment recovery rates, model selection, and minimum data requirements to fine-tune the analysis."],["The output is an image containing the original and fitted values, segment vertices, and optionally fitted values for additional bands."]]],["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"]]
