산림, 교란 및 교란후 회복 절차는 비산림 토지피복 유형과 구별되는 다수의 분광학적-시계열적 특징들을 가지고 있다:
- 녹색 초목 및 수관의 그림자에 의한 빛의 흡수로 인해, 가시 및 일부 단파 근적외 밴드 내에서 잎 성장시기에 취득된 위성영상 내 산림은 가장 어두운 식생표면 중 하나이다.(Colwell, 1974; Kauth & Thomas, 1976; Goward et al., 1994; Huemmrich & Goward, 1997);
- 성장시기 중에, 교란되지 않은 산림은 전형적으로 수년간 비교적 안정적인 분광학적 특징을 유지하는 반면, 대부분의 비산림 토지피복유형은 계절 및 연례적으로 분광학적 다양성을 가지고 있다.
- 대부분의 산림교란 사건들은 산림수관피복 및 숲 생물량의 갑작스런 감소 또는 제거를 초래하며, 종종 갑작스런 분광학적 변화에 의해 나타난다;
- 교란의 특성에 의존적으로, 분광자료 내 결과적인 변화신호는 지난 몇 십년 또는 그 이상이 될 수 있다. 이것은 입목이 교란에서 회복되기까지 시간이 소요되거나, 교란이 산림에서 비산림으로 토지피복유형 전환을 초래했다면 회복되지 않을 것이기 때문이다.
식생변화추적 (VCT) 알고리듬은 이러한 분광학적-시계열적 특징에 기초하여 개발된다. VCT는 크게 두 가지 단계로 구성된다:
- 각각의 영상 마스킹 및 정규화: LTSS 내 개별 영상은 물, 구름 및 구름 그림자를 제외하고 일부 산림표집을 식별하는데 각각 분석된다. 식별된 산림표집은 그리고 산림우도 측정과 같은 각각의 지수를 계산하는데 사용된다.
- 시계열 분석: LTSS의 모든 영상에 대해 추출된 지수 및 마스크는 시계열 궤적을 형성하고 산림변화산물을 만드는데 사용된다.
VCT는 산림교란 탐지를 위하여 LTSS 내 기록된 분광학적-시계열적 정보를 이용하므로, 탐지된 교란은 산림학 또는 생태학에서 정의하는 교란에 꼭 국한되지는 않는다.
여기서 교란은 산림수관피복 및 숲 생물량의 뚜렷한 감소 또는 제거를 초래할 수 있는 사건을 나타낸다. 이 사건들은 연료 첨가제 또는 다른 목적을 위한 수확, 택벌, 나무 감소, 그리고 화재, 태풍, 해충 또는 질병에 의한 훼손을 포함한다. 이 사건들 전부가 현재 VCT 버전에서 확실히 탐지될 수 있는 것은 아니다.
또한, 본 논문을 통하여, 회복, 재성장, 그리고 재생은 호환적으로 사용된다.
이들은 모두 비입목 교체 교란으로부터 입목의 회복절차 또는 입목정리 교란으로부터 입목의 재정립을 따른다.