ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

זיהוי מגמות של הפרעות והתאוששות על סמך נתונים מ-Landsat: פילוח זמני של סדרת תמונות על ידי חילוץ של מסלולי השינוי הספקטרליים לאורך זמן. הפס הראשון של כל תמונה משמש למציאת נקודות שבירה, והנקודות האלה משמשות לביצוע התאמה בכל הפסים הבאים. נקודות עצירה מוחזרות כמטריצה דו-ממדית עם 4 שורות ומספר העמודות כמספר התמונות. שתי השורות הראשונות הן הערכים המקוריים של X ו-Y. השורה השלישית מכילה את ערכי Y שהותאמו לפלחים המשוערים, והשורה הרביעית מכילה 1 אם הנקודה המתאימה שימשה כקודקוד של פלח, או 0 אם לא. כל רצועה נוספת שמתאימה לשימוש מופיעה כשורות נוספות בפלט. התאמה לנקודת שבירה מניחה שערכים עולים מייצגים הפרעה וערכים יורדים מייצגים התאוששות.

ראו: Kennedy, R.E., Yang, Z. and Cohen, W.B., ‫2010. זיהוי מגמות בהפרעות ביערות ובהתאוששות שלהם באמצעות סדרות זמן שנתיות של Landsat: 1. LandTrendr – אלגוריתמים של פילוח זמני. Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.

שימוש	החזרות
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)	תמונה

ארגומנט	סוג	פרטים
timeSeries	ImageCollection	סדרת הזמן השנתית שממנה יש לחלץ נקודות שבירה. הרצועה הראשונה משמשת לאיתור נקודות עצירה, וכל הרצועות הבאות מותאמות באמצעות נקודות העצירה האלה.
maxSegments	מספר שלם	מספר הפלחים המקסימלי שיוצגו בסדרת הזמן.
spikeThreshold	מספר ממשי (float), ברירת מחדל: 0.9	סף לריכוך נקודות השיא (1.0 פירושו ללא ריכוך).
vertexCountOvershoot	מספר שלם, ברירת מחדל: 3	המודל הראשוני יכול לחרוג ממספר הקודקודים המקסימלי (maxSegments + 1) בסכום הזה. בהמשך, הוא יקוצץ ל-maxSegments + 1.
preventOneYearRecovery	בוליאני, ברירת מחדל: false	למנוע פלחים שמייצגים נתונים של שנה אחת.
recoveryThreshold	מספר ממשי (float), ברירת המחדל: 0.25	אם שיעור ההתאוששות של פלח מסוים מהיר יותר מ-1 חלקי recoveryThreshold (בשנים), הפלח הזה לא מותר.
pvalThreshold	מספר ממשי (float), ברירת מחדל: 0.1	אם ערך ה-p של המודל המותאם גבוה מהסף הזה, המודל הנוכחי נפסל ומותאם מודל אחר באמצעות אופטימיזציית Levenberg-Marquardt.
bestModelProportion	מספר ממשי, ברירת מחדל: 0.75	מאפשר לבחור מודלים עם יותר קודקודים אם ערך ה-p שלהם הוא לכל היותר (2 – bestModelProportion) פעמים ערך ה-p של המודל הטוב ביותר.
minObservationsNeeded	מספר שלם, ברירת מחדל: 6	מספר התצפיות המינימלי שנדרש כדי לבצע התאמה של הפלט.