Duyuru: 15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin erişimlerini sürdürebilmeleri için ticari olmayan uygunluklarını doğrulamaları gerekir. 26 Eylül 2025'e kadar doğrulama yapmazsanız erişiminiz bekletilebilir.
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Landsat tabanlı rahatsızlık ve iyileşme trendlerinin tespiti: Zaman içindeki spektral değişim yörüngelerini çıkararak bir görüntü zaman serisini zamansal olarak segmentlere ayırır. Kesme noktalarını bulmak için her resmin ilk bandı kullanılır. Bu kesme noktaları, sonraki tüm bantlarda sığdırma işlemi yapmak için kullanılır. Kesme noktaları, 4 satırlık ve resim sayısı kadar sütunlu bir 2 boyutlu matris olarak döndürülür. İlk iki satır, orijinal X ve Y değerleridir. Üçüncü satırda, tahmini segmentlere uydurulan Y değerleri, 4. satırda ise ilgili nokta segment köşesi olarak kullanıldıysa 1, kullanılmadıysa 0 yer alır. Ek olarak takılan bantlar, çıkışa satır olarak eklenir. Kesme noktası uyumu, artan değerlerin rahatsızlığı, azalan değerlerin ise iyileşmeyi temsil ettiğini varsayar.
Kennedy, R.E., Yang, Z. ve Cohen, W.B., 2010. Yıllık Landsat zaman serilerini kullanarak orman bozulması ve iyileşmesindeki trendleri tespit etme: 1. LandTrendr - Zamansal segmentasyon algoritmaları. Remote Sensing of Environment, 114(12), s.2897-2910.
Kesme noktalarının ayıklanacağı yıllık zaman serisi. İlk bant, kesme noktalarını bulmak için kullanılır ve sonraki tüm bantlar bu kesme noktaları kullanılarak yerleştirilir.
maxSegments
Tamsayı
Zaman serisine uyacak maksimum segment sayısı.
spikeThreshold
Ondalık sayı, varsayılan: 0,9
Ani artışları azaltma eşiği (1,0 değeri azaltma olmadığını gösterir).
vertexCountOvershoot
Tamsayı, varsayılan: 3
İlk model, bu miktarda maxSegments + 1 köşe sayısını aşabilir. Daha sonra, maxSegments + 1'e kadar azaltılır.
preventOneYearRecovery
Boole değeri, varsayılan: false
Bir yıllık telafileri temsil eden segmentleri önleyin.
recoveryThreshold
Kayan nokta, varsayılan: 0,25
Bir segmentin kurtarma oranı 1/recoveryThreshold (yıl olarak) değerinden daha hızlıysa segmente izin verilmez.
pvalThreshold
Ondalık sayı, varsayılan: 0,1
Uydurulan modelin p değeri bu eşiği aşarsa mevcut model atılır ve Levenberg-Marquardt optimize edicisi kullanılarak başka bir model uydurulur.
bestModelProportion
Kayan noktalı, varsayılan: 0,75
P değeri, en iyi modelin p değerinin en fazla (2 - bestModelProportion) katı olan modellerin seçilmesine olanak tanır.
minObservationsNeeded
Tam sayı, varsayılan: 6
Çıkış uyumu gerçekleştirmek için gereken minimum gözlem sayısı.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 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"]]