Thông báo: Tất cả dự án phi thương mại đã đăng ký sử dụng Earth Engine trước ngày 15 tháng 4 năm 2025 phải xác minh điều kiện sử dụng phi thương mại để duy trì quyền truy cập. Nếu bạn chưa xác minh trước ngày 26 tháng 9 năm 2025, quyền truy cập của bạn có thể bị tạm ngưng.
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Phát hiện xu hướng về sự xáo trộn và phục hồi dựa trên Landsat: phân đoạn chuỗi hình ảnh theo thời gian bằng cách trích xuất quỹ đạo quang phổ của sự thay đổi theo thời gian. Dải tần đầu tiên của mỗi hình ảnh được dùng để tìm điểm ngắt và những điểm ngắt đó được dùng để thực hiện việc điều chỉnh trên tất cả các dải tần tiếp theo. Các điểm ngắt được trả về dưới dạng ma trận 2 chiều gồm 4 hàng và số cột bằng số hình ảnh. Hai hàng đầu tiên là giá trị X và Y ban đầu. Hàng thứ ba chứa các giá trị Y được điều chỉnh cho phù hợp với các đoạn ước tính và hàng thứ tư chứa giá trị 1 nếu điểm tương ứng được dùng làm đỉnh đoạn hoặc 0 nếu không. Mọi dải vừa vặn bổ sung sẽ được thêm dưới dạng các hàng trong đầu ra. Phương pháp khớp điểm ngắt giả định rằng các giá trị tăng lên biểu thị sự xáo trộn và các giá trị giảm xuống biểu thị sự phục hồi.
Xem: Kennedy, R.E., Yang, Z. và Cohen, W.B., 2010. Phát hiện xu hướng về tình trạng suy thoái và phục hồi rừng bằng cách sử dụng chuỗi thời gian Landsat hằng năm: 1. LandTrendr – Thuật toán phân đoạn theo thời gian. Remote Sensing of Environment, 114(12), trang 2897-2910.
Chuỗi thời gian hằng năm để trích xuất các điểm ngắt. Dải tần đầu tiên được dùng để tìm điểm ngắt và tất cả các dải tần tiếp theo đều được điều chỉnh bằng các điểm ngắt đó.
maxSegments
Số nguyên
Số lượng phân đoạn tối đa cần được điều chỉnh trên chuỗi thời gian.
spikeThreshold
Số thực, mặc định: 0,9
Ngưỡng để giảm các mức tăng đột biến (1.0 nghĩa là không giảm).
vertexCountOvershoot
Số nguyên, mặc định: 3
Mô hình ban đầu có thể vượt quá số lượng đỉnh maxSegments + 1 theo số lượng này. Sau đó, số lượng này sẽ giảm xuống còn maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery
Boolean, mặc định: false
Ngăn chặn các phân khúc đại diện cho một năm phục hồi.
recoveryThreshold
Độ chính xác đơn, mặc định: 0,25
Nếu một phân khúc có tốc độ phục hồi nhanh hơn 1/recoveryThreshold (tính bằng năm), thì phân khúc đó sẽ không được phép.
pvalThreshold
Độ chính xác đơn, mặc định: 0,1
Nếu giá trị p của mô hình được điều chỉnh vượt quá ngưỡng này, thì mô hình hiện tại sẽ bị loại bỏ và một mô hình khác sẽ được điều chỉnh bằng cách sử dụng trình tối ưu hoá Levenberg-Marquardt.
bestModelProportion
Độ chính xác đơn, mặc định: 0,75
Cho phép chọn các mô hình có nhiều đỉnh hơn nếu giá trị p của chúng không lớn hơn (2 – bestModelProportion) lần giá trị p của mô hình tốt nhất.
minObservationsNeeded
Số nguyên, mặc định: 6
Số lượng quan sát tối thiểu cần thiết để thực hiện việc điều chỉnh đầu ra.
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 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"]]