إشعار: يجب
إثبات أهلية جميع المشاريع غير التجارية المسجّلة لاستخدام Earth Engine قبل
15 أبريل 2025 من أجل الحفاظ على إمكانية الوصول إلى Earth Engine.
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.VCT
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
Vegetation Change Tracker: أسلوب آلي لإعادة إنشاء سجلّ حديث لاضطراب الغابات باستخدام مجموعات متسلسلة زمنية كثيفة من صور Landsat.
الناتج هو مصفوفة ثنائية الأبعاد لكل بكسل تحتوي على 6 صفوف × N سنة. تحتوي صفوف الإخراج على: سنوات الإدخال، وقناع الغطاء الأرضي لـ VCT، والمقدار من حيث التركيبة UD، ومقدار الاضطراب في النطاق 4، ومقدار الاضطراب في NDVI، ومقدار الاضطراب في dNBR.
يُرجى الاطّلاع على: Huang, C., Goward, S.N., Masek, J.G., Thomas, N., Zhu, Z. and Vogelmann, J.E., 2010. An automated approach for reconstructing recent forest disturbance history using dense Landsat time series stacks. Remote Sensing of Environment, 114(1), pp.183-198.
| الاستخدام | المرتجعات |
|---|
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.VCT(timeSeries, landCover, maxUd, minNdvi, forThrMax, nYears) | صورة |
| الوسيطة | النوع | التفاصيل |
|---|
timeSeries | ImageCollection | المجموعة التي سيتم استخراج اضطرابات VCT منها، والتي تحتوي على النطاقات: B3 وB4 وB5 وB7 والحراري وNDVI وDNBR وCOMP. من المتوقّع أن تحتوي هذه المجموعة على صورة واحدة لكل عام، ويتم ترتيبها حسب الوقت. |
landCover | ImageCollection | المجموعة التي سيتم استخراج أقنعة VCT منها. من المتوقّع أن تحتوي هذه المجموعة على صورة واحدة لكل صورة في timeSeries، ويتم ترتيبها حسب الوقت. |
maxUd | Float، القيمة التلقائية: 4 | الحدّ الأقصى لقيمة Z-score المركّبة لرصد الغابات |
minNdvi | النوع Float، القيمة التلقائية: 0.45 | الحدّ الأدنى لقيمة مؤشر NDVI للغابة |
forThrMax | Float, default: 3 | الحدّ الأقصى للغابة |
nYears | عدد صحيح، القيمة التلقائية: 30 | تمثّل هذه السمة الحد الأقصى لعدد السنوات. |
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eThe Vegetation Change Tracker (VCT) automatically reconstructs forest disturbance history using dense Landsat time series stacks.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVCT identifies disturbances by analyzing changes in spectral indices like NDVI, dNBR, and UD composite over time.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe output provides a per-pixel disturbance magnitude for each year within the analyzed Landsat time series.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize parameters like maximum UD composite value and minimum NDVI for forest detection.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVCT requires input Landsat time series collections with specific bands, including B3, B4, B5, B7, thermal, NDVI, DNBR, and COMP.\u003c/p\u003e\n"]]],["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"],null,["# ee.Algorithms.TemporalSegmentation.VCT\n\nVegetation Change Tracker, an automated approach for reconstructing recent forest disturbance history using dense Landsat time series stacks.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe output is a 2D array per pixel containing 6 rows x N years. The output rows contain: input years, VCT landcover mask, magnitude in term of the UD composite, magnitude of distubance in B4, magnitude of distubance in NDVI, magnitude of distubance in dNBR.\n\nSee: Huang, C., Goward, S.N., Masek, J.G., Thomas, N., Zhu, Z. and Vogelmann, J.E., 2010. An automated approach for reconstructing recent forest disturbance history using dense Landsat time series stacks. Remote Sensing of Environment, 114(1), pp.183-198.\n\n| Usage | Returns |\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| `ee.Algorithms.TemporalSegmentation.VCT(timeSeries, landCover, `*maxUd* `, `*minNdvi* `, `*forThrMax* `, `*nYears*`)` | Image |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------|----------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `timeSeries` | ImageCollection | Collection from which to extract VCT disturbances, containing the bands: B3, B4, B5, B7, thermal, NDVI, DNBR, and COMP. This collection is expected to contain 1 image for each year, sorted by time. |\n| `landCover` | ImageCollection | Collection from which to extract VCT masks. This collection is expected to contain 1 image for each image in the timeSeries, sorted by time. |\n| `maxUd` | Float, default: 4 | Maximum Z-score composite value for detecting forest. |\n| `minNdvi` | Float, default: 0.45 | Minimum NDVI value for forest. |\n| `forThrMax` | Float, default: 3 | Maximum threshold for forest. |\n| `nYears` | Integer, default: 30 | Maximum number of years. |"]]
