landsatlinkr使得在Earth Engine中运行LandTrendr算法更加便捷，结合了Landsat MSS、TM、ETM和OLI数据。它整合了五颗搭载MSS传感器的卫星图像，过滤图像以保证质量，计算TOA反射率，并为MSS图像生成云掩模（MSScvm）。用户可以手动排除存在扫描线问题或其他噪声的MSS图像。这些MSS图像通过与TM图像的重合关系被转换为伪TM图像，并与TM和OLI图像一起，运行LandTrendr算法以追踪时间序列中的变化。

流程如下：

  • 查看WRS-1颗粒，确定需要处理的颗粒。

  • 创建处理目录：https://gist.github.com/jdbcode/36f5a04329d5d85c43c0408176c51e6d。

  • 创建MSS WRS-1参考图像，统一MSS WRS1和MSS WRS2数据。

  • 查看WRS-1图像集，识别质量不佳的MSS图像。

  • 准备MSS WRS-1图像。

  • 获取TM到MSS的校正系数。

  • 导出经过TM校正的MSS图像。

  • 检查整个时间序列，通过动画和检查器工具探索时间序列，识别噪声。

  • 运行LandTrendr，并在地图上展示拟合结果。

  • 显示时间序列中最大干扰的年份和强度。