ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr

基于 Landsat 的干扰和恢复趋势检测：通过提取随时间变化的频谱轨迹，按时间对图像时间序列进行分段。每个图像的第一个波段用于查找断点，这些断点用于对所有后续波段执行拟合。断点以 4 行的二维矩阵形式返回，列数与图片数量相同。前两行是原始 X 值和 Y 值。第三行包含拟合到估计的细分上的 Y 值，第四行包含一个 1（如果相应的点用作细分顶点）或 0（如果相应的点不用作细分顶点）。所有其他拟合的频段都会作为行附加到输出中。断点拟合假设值越大表示干扰越大，值越小表示恢复越好。

参见：Kennedy, R.E.，Yang, Z. 和 Cohen, W.B.，2010 年。使用年度 Landsat 时序数据检测森林扰动和恢复趋势：1. LandTrendr - 时间分割算法。Remote Sensing of Environment, 114(12), pp.2897-2910.

用法返回
ee.Algorithms.TemporalSegmentation.LandTrendr(timeSeries, maxSegments, spikeThreshold, vertexCountOvershoot, preventOneYearRecovery, recoveryThreshold, pvalThreshold, bestModelProportion, minObservationsNeeded)图片
参数类型详细信息
timeSeriesImageCollection要从中提取断点的年时间序列。第一个频段用于查找断点，所有后续频段都使用这些断点进行拟合。
maxSegments整数要拟合到时间序列的细分数量上限。
spikeThreshold浮点数，默认值：0.9用于抑制峰值的阈值（1.0 表示不抑制）。
vertexCountOvershoot整数，默认值：3初始模型可能会超出 maxSegments + 1 个顶点的数量。之后，它将被剪枝为 maxSegments + 1。
preventOneYearRecovery布尔值，默认值：false防止出现表示一年恢复期的细分受众群。
recoveryThreshold浮点数，默认值：0.25如果某个细分的恢复率快于 1/recoveryThreshold（以年为单位），则不允许使用该细分。
pvalThreshold浮点数，默认值：0.1如果拟合模型的 p 值超过此阈值，则舍弃当前模型，并使用 Levenberg-Marquardt 优化器拟合另一个模型。
bestModelProportion浮点数，默认值：0.75如果具有更多顶点的模型的 p 值不高于最佳模型的 p 值的 (2 - bestModelProportion) 倍，则允许选择这些模型。
minObservationsNeeded整数，默认值：6执行输出拟合所需的最少观测次数。