Landtrendr на спектральных индексах GEE ⇐ Javascript

[Anonymous]

Я работаю с алгоритмом Landtrendr в Gee. Я хочу использовать платтер временных рядов Pixel для моего собственного ImageCollection на основе Landsat 4-9. Когда я применяю Landtrendr, используя свою собственную функцию NDVI, результат выглядит довольно хорошо. Но когда я применяю тот же код, но с NDVI, предоставленным API Landtrendr, не кажется, что алготифм определяет правильные разбитые моменты. Я понятия не имею, как исправить и изменить это, потому что мне нужно использовать NDVI, предоставленный API, иначе GetChangeMap не работает. Я очень благодарен за любые советы или советы. < /P>
```
// LANDTRENDR LANDSAT TIME SERIES ANALYSIS
// Define coordinates for the Time Series Plot
var long = 55.40631284191384
var lat = -4.6561753011485605
var coordinates = ee.Geometry.Point(long, lat);

// Define AOI to download Landsat scenes for //
var my_aoi = geometry;
// add to map
Map.addLayer(my_aoi, {}, 'aoi');
// Zoom to aoi
Map.centerObject(my_aoi, 15);

// Define Time Range for your Time Series Analysis
var startYear = 1990 // what year do you want to start the time series, Note: no
images before 1990
var endYear = 2024; // what year do you want to end the time series
var startDay = '01-01'; // what is the beginning of date filter | month-day
var endDay = '12-31'; // what is the end of date filter | month-day

// Defne LandtrendR parameters
var run_params = {
maxSegments: 6,
spikeThreshold: 0.9,
vertexCountOvershoot: 3,
preventOneYearRecovery: true,
recoveryThreshold: 0.25,
pvalThreshold: 0.05,
bestModelProportion: 0.75,
minObservationsNeeded: 6
};
// define the sign of spectral delta for vegetation loss for the segmentation index -
var distDir = -1;

// define index for the Time Series Analysis //

// NDVI
var NDVI = function(img) {
var index = img.normalizedDifference(['NIR', 'R']) //
calculate normalized difference of band 4 and band 7 (B4-B7)/(B4+B7)
.multiply(1000) // ...scale
results by 1000 so we can convert to int and retain some precision
.select([0], ['NDVI'])
.set('system:time_start',
img.get('system:time_start'));
return index ;
};

//
///// ----------------------- \\\\\
/// Prepare Landsat Collections \\\
///// ----------------------- \\\\\

// Scaling factor is needed for Landsat
function applyScaleFactors(image) {
var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
var thermalBands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0);
return image.addBands(opticalBands, null, true)
.addBands(thermalBands, null, true);
}

// functions to select and rename bands for Landsat-4/5/7
function renameBandsTM_ETM(image) {
var bands = ['SR_B1', 'SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B7'];
var new_bands = ['B', 'G', 'R', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2'];
return image.select(bands).rename(new_bands);
}

// functions to select and rename bands for Landsat-8
function renameBandsOLI(image) {
var bands = ['SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B6', 'SR_B7'];
var new_bands = ['B', 'G', 'R', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2'];
return image.select(bands).rename(new_bands);
}

// Mask clouds, snow and cloud shadows based on the pixel_qa band
var cloudMask = function (image) {
// Get the pixel QA band.
var qa = image.select('QA_PIXEL');
// Bits 3 and 5 are cloud shadow and cloud, respectively.
// Use LeftShift-Operators to define Bit values
var CloudShadowBitValue = (1

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... al-indices