सूचना: 15 अप्रैल, 2025 से पहले, Earth Engine का इस्तेमाल करने के लिए रजिस्टर किए गए सभी गैर-व्यावसायिक प्रोजेक्ट को, Earth Engine का ऐक्सेस बनाए रखने के लिए, गैर-व्यावसायिक इस्तेमाल की ज़रूरी शर्तों की पुष्टि करनी होगी.
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Vegetation Change Tracker, घने Landsat टाइम सीरीज़ स्टैक का इस्तेमाल करके, जंगल में हाल ही में हुई गड़बड़ी के इतिहास को फिर से बनाने का एक ऑटोमेटेड तरीका है.
आउटपुट, हर पिक्सल के लिए 2D ऐरे होता है. इसमें 6 पंक्तियां x N साल होते हैं. आउटपुट लाइनों में ये शामिल हैं: इनपुट साल, वीसीटी लैंडकवर मास्क, यूडी कंपोज़िट के हिसाब से मैग्नीट्यूड, बी4 में गड़बड़ी का मैग्नीट्यूड, एनडीवीआई में गड़बड़ी का मैग्नीट्यूड, और डीएनबीआर में गड़बड़ी का मैग्नीट्यूड.
देखें: हुआंग, सी॰, एस॰एन॰ गोवार्ड, मासेक, जे॰जी॰, थॉमस, एन., Zhu, Z. and Vogelmann, J.E., 2010. घने Landsat टाइम सीरीज़ स्टैक का इस्तेमाल करके, जंगल में हाल ही में हुई गड़बड़ी के इतिहास को फिर से बनाने का अपने-आप होने वाला तरीका. Remote Sensing of Environment, 114(1), pp.183-198.
यह वह कलेक्शन है जिससे वीसीटी में होने वाली गड़बड़ियों की जानकारी निकाली जाती है. इसमें ये बैंड शामिल हैं: B3, B4, B5, B7, थर्मल, NDVI, DNBR, और COMP. इस कलेक्शन में हर साल की एक इमेज होनी चाहिए, जिसे समय के हिसाब से क्रम में लगाया गया हो.
landCover
ImageCollection
वह कलेक्शन जिससे वीसीटी मास्क निकालने हैं. इस कलेक्शन में, timeSeries में मौजूद हर इमेज के लिए एक इमेज होनी चाहिए. इन्हें समय के हिसाब से क्रम में लगाया जाता है.
maxUd
फ़्लोट, डिफ़ॉल्ट: 4
जंगल का पता लगाने के लिए, ज़्यादा से ज़्यादा Z-स्कोर कंपोज़िट वैल्यू.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["The Vegetation Change Tracker (VCT) automatically reconstructs forest disturbance history using dense Landsat time series stacks."],["VCT identifies disturbances by analyzing changes in spectral indices like NDVI, dNBR, and UD composite over time."],["The output provides a per-pixel disturbance magnitude for each year within the analyzed Landsat time series."],["Users can customize parameters like maximum UD composite value and minimum NDVI for forest detection."],["VCT requires input Landsat time series collections with specific bands, including B3, B4, B5, B7, thermal, NDVI, DNBR, and COMP."]]],["Vegetation Change Tracker (VCT) reconstructs forest disturbance history using Landsat time series. It requires yearly image collections of `timeSeries` (containing specific bands) and `landCover` to produce a per-pixel 2D array. This array contains information for each year, including the VCT landcover mask, and the magnitude of disturbances based on UD composite, B4, NDVI, and dNBR. VCT's function can be customized by using arguments like `maxUd`, `minNdvi`, `forThrMax`, and `nYears`.\n"]]
