공지사항:
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 Earth Engine 액세스를 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증해야 합니다.
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.VCT
컬렉션을 사용해 정리하기
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Vegetation Change Tracker: 밀도 높은 Landsat 시계열 스택을 사용하여 최근 산림 교란 기록을 재구성하는 자동화된 접근 방식입니다.
출력은 6개 행 x N년이 포함된 픽셀당 2D 배열입니다. 출력 행에는 입력 연도, VCT 토지 피복 마스크, UD 컴포지트의 크기, B4의 교란 크기, NDVI의 교란 크기, dNBR의 교란 크기가 포함됩니다.
참고: Huang, C., Goward, S.N., Masek, J.G., Thomas, N., Zhu, Z., Vogelmann, J.E., 2010. 밀도 높은 Landsat 시계열 스택을 사용하여 최근 산림 교란 이력을 재구성하는 자동화된 접근 방식 Remote Sensing of Environment, 114(1), pp.183-198.
| 사용 | 반환 값 |
|---|
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.VCT(timeSeries, landCover, maxUd, minNdvi, forThrMax, nYears) | 이미지 |
| 인수 | 유형 | 세부정보 |
|---|
timeSeries | ImageCollection | VCT 교란을 추출할 컬렉션으로, B3, B4, B5, B7, 열, NDVI, DNBR, COMP 밴드를 포함합니다. 이 컬렉션에는 시간순으로 정렬된 각 연도의 이미지가 1개씩 포함되어야 합니다. |
landCover | ImageCollection | VCT 마스크를 추출할 컬렉션입니다. 이 컬렉션에는 timeSeries의 각 이미지에 대해 시간순으로 정렬된 이미지가 1개씩 포함되어야 합니다. |
maxUd | 부동 소수점 수, 기본값: 4 | 숲을 감지하기 위한 최대 Z 점수 합성 값입니다. |
minNdvi | 부동 소수점, 기본값: 0.45 | 산림의 최소 NDVI 값입니다. |
forThrMax | 부동 소수점 수, 기본값: 3 | 숲의 최대 임계값입니다. |
nYears | 정수, 기본값: 30 | 최대 연수입니다. |
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)"],[[["\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. |"]]
