ee.Algorithms.TemporalSegmentation.VCT
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.
Công cụ theo dõi thay đổi về thảm thực vật là một phương pháp tự động để tái tạo nhật ký gần đây về tình trạng xáo trộn rừng bằng cách sử dụng các ngăn xếp chuỗi thời gian Landsat dày đặc.
Đầu ra là một mảng 2D cho mỗi pixel, chứa 6 hàng x N năm. Các hàng đầu ra chứa: năm đầu vào, mặt nạ lớp phủ mặt đất VCT, độ lớn theo thành phần UD, độ lớn của sự xáo trộn trong B4, độ lớn của sự xáo trộn trong NDVI, độ lớn của sự xáo trộn trong dNBR.
Xem: Huang, C., Goward, S.N., Masek, J.G., Thomas, N., Zhu, Z. và Vogelmann, J.E., 2010. Một phương pháp tự động để tái tạo nhật ký hoạt động gần đây của rừng bằng cách sử dụng các ngăn xếp chuỗi thời gian Landsat dày đặc. Remote Sensing of Environment, 114(1), trang 183-198.
| Cách sử dụng | Giá trị trả về |
|---|
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.VCT(timeSeries, landCover, maxUd, minNdvi, forThrMax, nYears) | Hình ảnh |
| Đối số | Loại | Thông tin chi tiết |
|---|
timeSeries | ImageCollection | Tập hợp để trích xuất các nhiễu loạn VCT, chứa các dải tần: B3, B4, B5, B7, nhiệt, NDVI, DNBR và COMP. Tập hợp này dự kiến sẽ chứa 1 hình ảnh cho mỗi năm, được sắp xếp theo thời gian. |
landCover | ImageCollection | Tập hợp mà từ đó bạn có thể trích xuất mặt nạ VCT. Bộ sưu tập này dự kiến sẽ chứa 1 hình ảnh cho mỗi hình ảnh trong timeSeries, được sắp xếp theo thời gian. |
maxUd | Độ chính xác đơn, mặc định: 4 | Giá trị tổng hợp Z-score tối đa để phát hiện rừng. |
minNdvi | Độ chính xác đơn, mặc định: 0,45 | Giá trị NDVI tối thiểu cho rừng. |
forThrMax | Số thực, mặc định: 3 | Ngưỡng tối đa cho rừng. |
nYears | Số nguyên, mặc định: 30 | Số năm tối đa. |
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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. |"]]
