landtrendr算法gee

LandTrendr算法是一种用于识别和分析地表时间序列变化的算法。该算法利用Google Earth Engine（GEE）平台提供的大量卫星遥感数据，通过比较不同时期的陆地覆盖数据，发现陆地上的时间序列变化。它将遥感时间序列数据转换为一种称为"LANDSAT vegetation index (LVI)"的新指数，通过对时间序列的划分、分段和曲线拟合等方法，得到一系列代表不同变化类型的阈值和变化曲线。从而对植被类型、变化幅度以及变化时间等方面的信息进行提取和分析。

LandTrendr算法基于支持向量机（SVM）、回归树（RT）等机器学习方法和时间序列分析理论，能够在处理大规模的地表覆盖数据时快速、高效地定量分析植被变化和类型。相比于传统的监督和非监督分类方法，LandTrendr算法具有更高的分类精度和更强的抗干扰能力。其在遥感图像处理、生态环境监测、自然资源管理等领域具有广泛的应用前景。

相关问题

lightgbm算法gee

### 使用 LightGBM 算法在 Google Earth Engine (GEE) 中的应用

尽管 GEE 提供了内置的支持用于机器学习的工具，如 `ee.Classifier`、`ee.Clusterer` 或者 `ee.Reducer` 方法[^2]，但值得注意的是，LightGBM 并不是直接集成到 GEE 的原生库之一。因此，在 GEE 上使用 LightGBM 需要采取一种混合策略。

#### 数据准备阶段
为了能够在 GEE 和外部环境中运行 LightGBM 模型，首先需要准备好训练数据集并将其导出至本地或云端存储服务（比如 Google Cloud Storage）。可以利用 GEE 导出功能来获取所需地理空间数据：

// 定义感兴趣区(AOI)
var aoi = ee.Geometry.Polygon(
    [[[longitude_min, latitude_max],
      [longitude_max, latitude_max],
      [longitude_max, latitude_min],
      [longitude_min, latitude_min]]]);

// 加载影像集合
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
                .filterBounds(aoi);

// 添加样本标签字段作为属性
dataset = dataset.map(function(image){
  return image.set({'label': /* your label logic */});
});

// 将带有标签的数据导出为 CSV 文件
Export.table.toDrive({
  collection: dataset,
  description: 'training_data',
  folder: 'gee_exports',
  fileFormat: 'CSV'
});

#### 外部建模过程
一旦获得了结构化的表格形式的数据文件，则可以在 Python 环境下安装 lightgbm 库并通过 pandas 来读取 csv 文件完成进一步处理与模型构建工作：

import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 加载已下载好的csv格式数据
data_df = pd.read_csv('/path/to/local/training_data.csv')

X = data_df.drop(columns=['system:index', '.geo', 'label'])
y = data_df['label']

train_x, valid_x, train_y, valid_y = train_test_split(X, y)

lgb_train = lgb.Dataset(train_x, train_y)
lgb_eval = lgb.Dataset(valid_x, valid_y, reference=lgb_train)

params = {
    'objective': 'binary',  
}

bst = lgb.train(params, lgb_train, valid_sets=[lgb_train, lgb_eval])

#### 结果返回给 GEE
当完成了模型训练之后，可以通过保存模型参数的方式将它部署回 GEE 进行预测操作。具体来说就是把经过训练后的 LightGBM 模型转换成 TensorFlow SavedModel 格式的文件上传至谷歌云平台，并创建自定义 ML 推理函数调用此模型来进行大规模栅格化预测任务。

对于如何更高效地实现上述流程以及遇到的具体技术难题解决办法，建议查阅更多关于结合 GEE 与其他框架协同工作的资料[^1]。

otsu阈值分割算法GEE

### Otsu 阈值分割算法在 Google Earth Engine 中的实现

Otsu阈值分割是一种用于图像处理的技术，能够自动确定最佳二值化阈值。这种方法通过最大化类间方差来找到最优阈值，从而将灰度图像转换为二值图像。

在Google Earth Engine (GEE)环境中，可以利用JavaScript或Python API实现Otsu阈值分割方法。下面展示如何使用Earth Engine JavaScript API 实现Otsu阈值分割：

// 定义函数以计算单波段影像的最佳Otsu阈值
function otsu(histogram) {
  var counts = ee.Array(ee.Dictionary(histogram).get('histogram'));
  var means = ee.Array(ee.Dictionary(histogram).get('bucketMeans'));
  var size = means.length().get([0]);
  var total = counts.reduce(ee.Reducer.sum(), [0]).get([0]);
  var sum = means.multiply(counts).reduce(ee.Reducer.sum(), [0]).get([0]);
  var mean = sum.divide(total);

  var indices = ee.List.sequence(1, size);
  
  // 计算累计直方图统计信息
  var cSum = indices.map(function(i) {
    i = ee.Number(i).subtract(1); // 调整索引到零基底
    var aCounts = counts.slice(0, 0, i.add(1)).reduce(ee.Reducer.sum(), [0]);
    var a Means = means.slice(0, 0, i.add(1));
    
    var bCounts = counts.slice(0, i.add(1), null).reduce(ee.Reducer.sum(), [0]);
    var bMeans = means.slice(0, i.add(1), null);
    
    return ee.List([
      aCounts,
      aMeans.multiply(aCounts).divide(aCounts),
      bCounts,
      bMeans.multiply(bCounts).divide(bCounts)
    ]);
  });

  // 找出最大类间方差对应的索引作为阈值
  var betweenVariances = cSum.map(function(el){
    el = ee.List(el);
    var w0 = ee.Number(el.get(0)).divide(total);
    var m0 = ee.Number(el.get(1));
    var w1 = ee.Number(el.get(2)).divide(total);
    var m1 = ee.Number(el.get(3));

    return w0.multiply(w1).multiply(m0.subtract(m1).pow(2));
  });
  
  return betweenVariances.indexOf(betweenVariances.sort().reverse().get([0]));
}

// 加载Landsat8 TOA反射率产品并选择近红外(NIR)波段
var image = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA")
              .filterDate('2020-01', '2020-31')
              .median()
              .select(['B5']);

// 获取NIR波段的直方图
var histogram = image.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.histogram(),
  geometry: regionGeometry,
  scale: 30,
});

// 应用otsu() 函数获取阈值
var threshold = otsu(histogram.get('B5_histogram'));

// 使用得到的阈值创建掩膜
var binaryImage = image.gt(threshold);

Map.centerObject(regionGeometry, 9);
Map.addLayer(binaryImage.updateMask(binaryImage), {palette: ['black']}, "Water Mask");

上述代码展示了如何定义一个`otsu()`函数来计算给定直方图的最佳阈值，并将其应用于 Landsat 8 图像集合中的近红外波段以提取水域区域[^1]。