Conversión de una imagen 2D a una tabla mediante Google Earth Engine

Question

Estoy intentando obtener una tabla de una imagen 2d-array. Básicamente, la imagen (llamada segmentationInfo ) tiene este aspecto:

The 2-D ‘LandTrendr’ annual segmentation array looks like this:

[
  [1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, ...] // Year list 
  [ 811,  809,  821,  813,  836,  834,  833,  818,  826,  820,  765,  827,  775, ...] // Source list
  [ 827,  825,  823,  821,  819,  817,  814,  812,  810,  808,  806,  804,  802, ...] // Fitted list
  [   1,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    0,    1, ...] // Is Vertex list
]

¿Cómo convierto esto en un exportable ¿Mesa?

Mi código comentado está más abajo.

// START INPUTS

var area = ee.Geometry.Polygon(
        [[[-64.77293019260956, -2.4770762036671767],
          [-64.77293019260956, -2.5250956006529575],
          [-64.71902852024628, -2.5250956006529575],
          [-64.71902852024628, -2.4770762036671767]]], null, false);

// define collection parameters
var startYear = 1986;
var endYear = 2020;
var startDay = '06-01';
var endDay = '12-31';
var index = 'B5';
var maskThese = ['cloud', 'shadow', 'water'];

// define landtrendr parameters
var runParams = { 
  maxSegments:            6,
  spikeThreshold:         0.6,
  vertexCountOvershoot:   3,
  preventOneYearRecovery: true, 
  recoveryThreshold:      0.25,
  pvalThreshold:          0.05,
  bestModelProportion:    0.75,
  minObservationsNeeded:  6
};

// define change parameters
var changeParams = {
  delta:  'loss',
  sort:   'greatest', //option: newtest, least, oldest, fastest, slowest
  year:   {checked:true, start:1986, end:2020},
  mag:    {checked:true, value:200,  operator:'>'}, //default 200
  dur:    {checked:true, value:4,    operator:'<'}, // default 4
  preval: {checked:true, value:300,  operator:'>'},
  mmu:    {checked:true, value:11},

};

// END INPUTS

// load the LandTrendr.js module
var ltgee = require('users/emaprlab/public:Modules/LandTrendr.js'); 

// add index to changeParams object
changeParams.index = index;

// run landtrendr
var lt = ltgee.runLT(startYear, endYear, startDay, endDay, area, index, [], runParams, maskThese);

print(lt, 'LandTrendr');

// selecting the LandTrendr band

var segmentationInfo = lt.select(['LandTrendr']); // subset the LandTrendr segmentation info
print(segmentationInfo, 'segmentInfo'); //It contains 4 rows and as many columns as there are annual observations for a given pixel through the time series.

Answer 1

La exportación de tablas permite exportar matrices multidimensionales, por lo que basta con convertir las cosas en una colección de características.

Si usted realmente sólo tienen la matriz 1, entonces sería algo como esto:

Export.table.toDrive(
    ee.FeatureCollection([
        ee.Feature(null, {segmentationInfo: segmentationInfo})
    ]))

Pero LandTrendr produce esas matrices por píxel y en tu código, segmentInfo es una imagen, así que probablemente quieras exportar una región de la imagen. Puede hacerlo con reduceRegion y un reductor toCollection para producir una tabla de valores de píxeles (especifique una escala inferior a 1000 si desea píxeles más pequeños):

var table = segmentationInfo.reduceRegion(ee.Reducer.toCollection(["LandTrendr"]), area, 1000).get("LandTrendr")

Si desea dividir las matrices en 4 listas separadas, entonces usted puede asignar una función sobre la tabla para producir 4 valores en lugar de 1 (o simplemente podría dividir la imagen de entrada en 4 bandas antes de ejecutar el reduceRegion).

table = ee.FeatureCollection(table).map(function(f) {
    var arr = ee.Array(f.get('LandTrendr'))
    return ee.Feature(null, {
        year: arr.cut([0, -1]),
        source: arr.cut([1, -1]),
        fitted: arr.cut([2, -1]),
        vertex: arr.cut([3, -1])
    })
})

Dicho esto, como se calcula por píxel y suele haber muchos píxeles, la mayoría de la gente no exporta los resultados completos de LandTrendr. Lo más habitual es hacer una visualización de la primera/última/mayor/cuenta de perturbaciones y exportarla como imagen.