Google Global Landsat-based CCDC Segments (1999-2019)

توفّر مجموعة البيانات

1999-01-01T00:00:00Z–2020-01-01T00:00:00Z

مزوّد مجموعة البيانات

Google

مقتطف Earth Engine

ee.ImageCollection("GOOGLE/GLOBAL_CCDC/V1")

العلامات

change-detection google landcover landsat-derived landuse landuse-landcover

الوصف

تحتوي هذه المجموعة على نتائج محسوبة مسبقًا من تشغيل خوارزمية Continuous Change Detection and Classification (CCDC)‎ على 20 عامًا من بيانات انعكاس سطح الأرض من Landsat. CCDC هي خوارزمية للعثور على نقاط توقّف مؤقت، وتستخدم مطابقة توافقية مع حدّ ديناميكي لمتوسط الجذر التربيعي للخطأ من أجل رصد نقاط التوقّف المؤقت في بيانات السلسلة الزمنية.

تم إنشاء مجموعة البيانات من السلسلة الزمنية الخاصة بانعكاس السطح من المجموعة 1، المستوى 1، من Landsat 5 و7 و8، باستخدام جميع الصور النهارية بين 1999-01-01 و2019-12-31. تمت معالجة كل صورة مسبقًا لإخفاء وحدات البكسل التي تم تحديدها على أنّها سحب أو ظل أو ثلج (وفقًا للنطاق "pixel_qa")، ووحدات البكسل المشبّعة، ووحدات البكسل التي تزيد عتامة الغلاف الجوي فيها عن 300 (كما تم تحديدها من خلال النطاقَين "sr_atmos_opacity" و"sr_aerosol"). تمت إزالة تكرار وحدات البكسل في تداخل المشهد بين الشمال والجنوب. تم عرض النتائج في مربّعات بدرجتَين لجميع اليابسة بين خطَي العرض 60- درجة و85+ درجة. الصور مناسبة لدمجها ببساطة باستخدام mosaic() في صورة شاملة واحدة.

تم تشغيل خوارزمية CCDC باستخدام مَعلمات الخوارزمية التلقائية باستثناء dateFormat:

• tmaskBands: ['green', 'swir']
• minObservations: 6
• chiSquareProbability: 0.99
• minNumOfYearsScaler: 1.33
• ‫dateFormat: 1 (السنة الكسرية)
• lambda: 20
• maxIterations: 25000

يتم ترميز كل بكسل في الناتج باستخدام مصفوفات متغيرة الطول. يتوافق الطول الخارجي لكل مصفوفة (المحور 0) مع عدد نقاط التوقّف التي تم العثور عليها في ذلك الموقع الجغرافي. تحتوي حِزم coefs على مصفوفات ثنائية الأبعاد، حيث تحتوي كل مصفوفة داخلية على عوامل القياس الخاصة بالحدود الثمانية في النموذج التوافقي الخطي، بالترتيب التالي: [offset, t, cos(ωt), sin(ωt), cos(2ωt), sin(2ωt), cos(3ωt), sin(3ωt)]، حيث ω = 2Π. يتم قياس النماذج لإنتاج وحدات انعكاس (0.0 - 1.0) للنطاقات الضوئية ودرجات (كلفن) / 100.0 للنطاق الحراري.

يُرجى العِلم أنّه بما أنّ نطاقات الإخراج هي عبارة عن مصفوفات ولا يمكن تقليل دقتها إلا باستخدام سياسة SAMPLE pyramiding. عند مستويات تكبير/تصغير منخفضة، لا تكون النتائج عادةً ممثّلة للبيانات الكاملة الدقة، ويمكن مثلاً رؤية حدود المربّعات بسبب الأقنعة التي تم تقليل دقتها. لذلك، لا يُنصح باستخدام مجموعة البيانات هذه بدقة أقل من 240 متر/بكسل.

لا تتوفّر حاليًا أي خطط لإضافة مواد عرض بعد عام 2019 إلى مجموعة البيانات هذه.

النطاقات

حجم البكسل
30 مترًا

النطاقات

الاسم	حجم البكسل	الوصف
tStart	أمتار	صفيف أحادي البعد يحتوي على تاريخ بداية كل جزء (سنة جزئية).
tEnd	أمتار	مصفوفة أحادية البعد تحتوي على تاريخ نهاية كل شريحة (سنة جزئية).
tBreak	أمتار	مصفوفة أحادية البعد تحتوي على تاريخ نقطة التوقف التي تم رصدها لكل جزء (سنة جزئية).
numObs	أمتار	صفيف أحادي البعد يحتوي على عدد المشاهدات التي تم العثور عليها في كل جزء.
changeProb	أمتار	تمثّل هذه السمة احتمالاً زائفًا بأنّ نقطة التوقّف التي تم رصدها حقيقية.
BLUE_coefs	أمتار	مصفوفة ثنائية الأبعاد تحتوي على معاملات النموذج التوافقي للنطاق الأزرق، لكل مقطع.
GREEN_coefs	أمتار	مصفوفة ثنائية الأبعاد تحتوي على معاملات النموذج التوافقي للنطاق الأخضر، لكل مقطع.
RED_coefs	أمتار	مصفوفة ثنائية الأبعاد تحتوي على معاملات النموذج التوافقي للنطاق الأحمر، لكل مقطع.
NIR_coefs	أمتار	مصفوفة ثنائية الأبعاد تحتوي على معاملات النموذج التوافقي للنطاق القريب من الأشعة تحت الحمراء، لكل مقطع.
SWIR1_coefs	أمتار	مصفوفة ثنائية الأبعاد تحتوي على معاملات النموذج التوافقي للنطاق القصير الموجة للأشعة تحت الحمراء (من 1.55 ميكرومتر إلى 1.75 ميكرومتر)، لكل جزء.
SWIR2_coefs	أمتار	مصفوفة ثنائية الأبعاد تحتوي على معاملات النموذج التوافقي للنطاق القصير الموجة من الأشعة تحت الحمراء (2.09 ميكرومتر إلى 2.35 ميكرومتر)، لكل جزء.
TEMP_coefs	أمتار	مصفوفة ثنائية الأبعاد تحتوي على معاملات النموذج التوافقي للنطاق الحراري، لكل مقطع.
BLUE_rmse	أمتار	مصفوفة أحادية البُعد تحتوي على متوسط الخطأ التربيعي (RMSE) للنموذج الخاص بالنطاق الأزرق، وذلك لكل جزء.
GREEN_rmse	أمتار	مصفوفة أحادية البُعد تحتوي على متوسط الخطأ التربيعي (RMSE) للنموذج الخاص بالنطاق الأخضر، وذلك لكل جزء.
RED_rmse	أمتار	مصفوفة أحادية البُعد تحتوي على متوسط الخطأ التربيعي (RMSE) للنموذج الخاص بالنطاق الأحمر، وذلك لكل جزء.
NIR_rmse	أمتار	مصفوفة أحادية البُعد تحتوي على متوسط الخطأ التربيعي (RMSE) للنموذج الخاص بالنطاق القريب من الأشعة تحت الحمراء، وذلك لكل جزء.
SWIR1_rmse	أمتار	صفيف أحادي البُعد يحتوي على متوسط الجذر التربيعي للخطأ في نموذج النطاق القصير الموجة للأشعة تحت الحمراء (من 1.55 ميكرومتر إلى 1.75 ميكرومتر)، لكل جزء.
SWIR2_rmse	أمتار	صفيف أحادي البُعد يحتوي على متوسط الجذر التربيعي للخطأ في نموذج النطاق القصير للموجات تحت الحمراء (من 2.09 ميكرومتر إلى 2.35 ميكرومتر)، لكل جزء.
TEMP_rmse	أمتار	مصفوفة أحادية البعد تحتوي على متوسط الخطأ التربيعي (RMSE) للنموذج الخاص بالنطاق الحراري، وذلك لكل جزء.
BLUE_magnitude	أمتار	مصفوفة أحادية البعد تحتوي على مقدار نقطة التوقف المكتشَفة للنطاق الأزرق، لكل جزء.
GREEN_magnitude	أمتار	مصفوفة أحادية البعد تحتوي على حجم نقطة التغيير التي تم رصدها للنطاق الأخضر، لكل جزء.
RED_magnitude	أمتار	مصفوفة أحادية البُعد تحتوي على مقدار نقطة التغيير التي تم رصدها للنطاق الأحمر، لكل جزء.
NIR_magnitude	أمتار	مصفوفة أحادية البعد تحتوي على حجم نقطة التغيير التي تم رصدها للنطاق القريب من الأشعة تحت الحمراء، لكل مقطع.
SWIR1_magnitude	أمتار	مصفوفة أحادية البُعد تحتوي على مقدار نقطة التغيير المرصودة للنطاق 1 للأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة (1.55 ميكرومتر إلى 1.75 ميكرومتر)، وذلك لكل جزء.
SWIR2_magnitude	أمتار	صفيف أحادي البُعد يحتوي على مقدار نقطة التغيّر التي تم رصدها للنطاق الثاني من الأشعة تحت الحمراء القصيرة الموجة (من 2.09 ميكرومتر إلى 2.35 ميكرومتر)، وذلك لكل جزء.
TEMP_magnitude	أمتار	مصفوفة أحادية البعد تحتوي على مقدار نقطة التغيّر التي تم رصدها للنطاق الحراري، لكل جزء.

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

CC-BY-4.0

ملاحظة مهمة: ‫Earth Engine هي منصة لتحليل البيانات الجغرافية المكانية وعرضها بصريًا على نطاق واسع (بايتابايت)، وذلك لتحقيق المنفعة العامة ولخدمة المستخدمين من المؤسسات والجهات الحكومية. يمكن استخدام Earth Engine مجانًا لأغراض البحث والتعليم والاستخدام غير الربحي. للبدء، يُرجى التسجيل للحصول على إذن الوصول إلى Earth Engine.

مقاطع Google العالمية المستندة إلى Landsat لتغيير اكتشاف وتصنيف الغطاء الأرضي (CCDC) (من 1999 إلى 2019)

تحتوي هذه المجموعة على نتائج محسوبة مسبقًا من تشغيل خوارزمية "رصد التغيّرات المستمرة وتصنيفها" (CCDC) على 20 عامًا من بيانات انعكاس سطح Landsat. CCDC هي خوارزمية للعثور على نقاط توقّف تستخدم مطابقة توافقية مع حدّ ديناميكي لمتوسط الجذر التربيعي للخطأ من أجل رصد نقاط التوقّف في بيانات السلسلة الزمنية. تم إنشاء مجموعة البيانات من …

GOOGLE/GLOBAL_CCDC/V1, change-detection,google,landcover,landsat-derived,landuse,landuse-landcover

1999-01-01T00:00:00Z/2020-01-01T00:00:00Z

-60 -180 72 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets