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

গুগল/গ্লোবাল_সিসিডিসি/ভি১
ডেটাসেটের উপলভ্যতা
1999-01-01T00:00:00Z–2020-01-01T00:00:00Z
ডেটাসেট প্রযোজক
আর্থ ইঞ্জিন স্নিপেট
ee.ImageCollection("GOOGLE/GLOBAL_CCDC/V1")
ট্যাগ
পরিবর্তন-সনাক্তকরণ গুগল ল্যান্ডকভার ল্যান্ডস্যাট-প্রাপ্ত ল্যান্ডইউজ ল্যান্ডইউজ-ল্যান্ডকভার

বিবরণ

এই সংগ্রহে ২০ বছরের ল্যান্ডস্যাট পৃষ্ঠ প্রতিফলন ডেটার উপর কন্টিনিউয়াস চেঞ্জ ডিটেকশন অ্যান্ড ক্লাসিফিকেশন (CCDC) অ্যালগরিদম চালানোর পূর্ব-গণিত ফলাফল রয়েছে। CCDC হল একটি ব্রেক-পয়েন্ট ফাইন্ডিং অ্যালগরিদম যা টাইম-সিরিজ ডেটাতে ব্রেকপয়েন্ট সনাক্ত করতে একটি গতিশীল RMSE থ্রেশহোল্ড সহ সুরেলা ফিটিং ব্যবহার করে।

ডেটাসেটটি Landsat 5, 7, এবং 8 Collection-1, Tier-1, surface reflectance time series থেকে তৈরি করা হয়েছিল, যা ১৯৯৯-০১-০১ থেকে ২০১৯-১২-৩১ পর্যন্ত সমস্ত দিনের ছবি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল। প্রতিটি ছবি মেঘ, ছায়া বা তুষার ('pixel_qa' ব্যান্ড অনুসারে), স্যাচুরেটেড পিক্সেল এবং বায়ুমণ্ডলীয় অস্বচ্ছতা > ৩০০ ('sr_atmos_opacity' এবং 'sr_aerosol' ব্যান্ড দ্বারা চিহ্নিত) সহ পিক্সেলগুলিকে মাস্ক করার জন্য প্রাক-প্রক্রিয়াজাত করা হয়েছিল। উত্তর/দক্ষিণ দৃশ্যের ওভারল্যাপে পুনরাবৃত্তি করা পিক্সেলগুলিকে ডিডুপ্লিকেট করা হয়েছিল। -৬০° এবং +৮৫° অক্ষাংশের মধ্যে সমস্ত ল্যান্ডমাসের জন্য ২-ডিগ্রি টাইলে ফলাফলগুলি আউটপুট করা হয়েছিল। ছবিগুলি কেবল একটি বিশ্বব্যাপী ছবিতে মোজাইক() করার জন্য উপযুক্ত।

CCDC অ্যালগরিদমটি dateFormat ব্যতীত ডিফল্ট অ্যালগরিদম প্যারামিটার দিয়ে চালানো হয়েছিল:

  • tmaskব্যান্ড: ['সবুজ', 'ঘোলাটে']
  • সর্বনিম্ন পর্যবেক্ষণ: ৬
  • chiSquareসম্ভাব্যতা: 0.99
  • সর্বনিম্ন বছরের স্কেলার: ১.৩৩
  • তারিখবিন্যাস: ১ (ভগ্নাংশ বছর)
  • ল্যাম্বডা: ২০
  • সর্বোচ্চ সংখ্যা: ২৫০০০

আউটপুটে প্রতিটি পিক্সেল পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্যের অ্যারে ব্যবহার করে এনকোড করা হয়। প্রতিটি অ্যারের বাইরের দৈর্ঘ্য (অক্ষ 0) সেই স্থানে পাওয়া ব্রেকপয়েন্টের সংখ্যার সাথে মিলে যায়। কোয়েফ ব্যান্ডগুলিতে 2-D অ্যারে থাকে, যেখানে প্রতিটি অভ্যন্তরীণ অ্যারে রৈখিক হারমোনিক মডেলের 8টি পদের জন্য স্কেলিং ফ্যাক্টর ধারণ করে, এই ক্রমে: [অফসেট, t, cos(ωt), sin(ωt), cos(2ωt), sin(2ωt), cos(3ωt), sin(3ωt)], যেখানে ω = 2Π। মডেলগুলি অপটিক্যাল ব্যান্ডের জন্য প্রতিফলন ইউনিট (0.0 - 1.0) এবং তাপীয় ব্যান্ডের জন্য ডিগ্রি (K) / 100.0 তৈরি করার জন্য স্কেল করা হয়।

মনে রাখবেন যেহেতু আউটপুট ব্যান্ডগুলি অ্যারে এবং শুধুমাত্র SAMPLE পিরামিডিং নীতি ব্যবহার করে ডাউনস্যাম্পল করা যেতে পারে। কম জুম স্তরে, ফলাফলগুলি সাধারণত পূর্ণ-রেজোলিউশন ডেটার প্রতিনিধিত্ব করে না, এবং উদাহরণস্বরূপ, ডাউনস্যাম্পল করা মাস্কের কারণে টাইলের সীমানা দেখা যায়। তাই 240m/pixel এর কম রেজোলিউশনে এই ডেটাসেটটি ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয় না।

এই ডেটাসেটে ২০১৯-পরবর্তী সম্পদ যোগ করার কোনও পরিকল্পনা বর্তমানে নেই।

ব্যান্ড

পিক্সেল আকার
৩০ মিটার

ব্যান্ড

নাম পিক্সেল আকার বিবরণ
tStart মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের শুরুর তারিখ (ভগ্নাংশ বছর) সম্বলিত 1-D অ্যারে।

tEnd মিটার

প্রতিটি বিভাগের শেষের তারিখ (ভগ্নাংশ বছর) সম্বলিত 1-D অ্যারে।

tBreak মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের (ভগ্নাংশ বছর) সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টের তারিখ ধারণকারী 1-D অ্যারে।

numObs মিটার

প্রতিটি বিভাগে প্রাপ্ত পর্যবেক্ষণের সংখ্যা সম্বলিত 1-D অ্যারে।

changeProb মিটার

সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টটি বাস্তব হওয়ার একটি ছদ্ম-সম্ভাবনা।

BLUE_coefs মিটার

প্রতিটি অংশের জন্য নীল ব্যান্ডের জন্য সুরেলা মডেল সহগ ধারণকারী 2-D অ্যারে।

GREEN_coefs মিটার

প্রতিটি অংশের জন্য সবুজ ব্যান্ডের জন্য সুরেলা মডেল সহগ ধারণকারী 2-D অ্যারে।

RED_coefs মিটার

প্রতিটি অংশের জন্য লাল ব্যান্ডের জন্য সুরেলা মডেল সহগ ধারণকারী 2-D অ্যারে।

NIR_coefs মিটার

প্রতিটি অংশের জন্য, নিয়ার-ইনফ্রারেড ব্যান্ডের জন্য সুরেলা মডেল সহগ ধারণকারী 2-D অ্যারে।

SWIR1_coefs মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য শর্টওয়েভ-ইনফ্রারেড (1.55μm-1.75μm) ব্যান্ডের জন্য হারমোনিক মডেল সহগ সম্বলিত 2-D অ্যারে।

SWIR2_coefs মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য শর্টওয়েভ-ইনফ্রারেড (2.09μm-2.35μm) ব্যান্ডের জন্য হারমোনিক মডেল সহগ সম্বলিত 2-D অ্যারে।

TEMP_coefs মিটার

প্রতিটি অংশের জন্য তাপীয় ব্যান্ডের জন্য সুরেলা মডেল সহগ ধারণকারী 2-D অ্যারে।

BLUE_rmse মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য নীল ব্যান্ডের জন্য মডেলের RMSE ধারণকারী 1-D অ্যারে।

GREEN_rmse মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য সবুজ ব্যান্ডের জন্য মডেলের RMSE ধারণকারী 1-D অ্যারে।

RED_rmse মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য লাল ব্যান্ডের জন্য মডেলের RMSE ধারণকারী 1-D অ্যারে।

NIR_rmse মিটার

প্রতিটি বিভাগের জন্য, কাছাকাছি-ইনফ্রারেড ব্যান্ডের জন্য মডেলের RMSE ধারণকারী 1-D অ্যারে।

SWIR1_rmse মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য শর্টওয়েভ-ইনফ্রারেড (1.55μm-1.75μm) ব্যান্ডের জন্য মডেলের RMSE ধারণকারী 1-D অ্যারে।

SWIR2_rmse মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য শর্টওয়েভ-ইনফ্রারেড (2.09μm-2.35μm) ব্যান্ডের জন্য মডেলের RMSE ধারণকারী 1-D অ্যারে।

TEMP_rmse মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য থার্মাল ব্যান্ডের জন্য মডেলের RMSE ধারণকারী 1-D অ্যারে।

BLUE_magnitude মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য নীল ব্যান্ডের জন্য সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টের মান ধারণকারী 1-D অ্যারে।

GREEN_magnitude মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য সবুজ ব্যান্ডের জন্য সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টের মান ধারণকারী 1-D অ্যারে।

RED_magnitude মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য লাল ব্যান্ডের জন্য সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টের মান ধারণকারী 1-D অ্যারে।

NIR_magnitude মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য, কাছাকাছি-ইনফ্রারেড ব্যান্ডের জন্য সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টের মান ধারণকারী 1-D অ্যারে।

SWIR1_magnitude মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য শর্টওয়েভ-ইনফ্রারেড-1 (1.55μm-1.75μm) ব্যান্ডের জন্য সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টের মাত্রা ধারণকারী 1-D অ্যারে।

SWIR2_magnitude মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য শর্টওয়েভ-ইনফ্রারেড-2 (2.09μm-2.35μm) ব্যান্ডের জন্য সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টের মাত্রা ধারণকারী 1-D অ্যারে।

TEMP_magnitude মিটার

প্রতিটি সেগমেন্টের জন্য থার্মাল ব্যান্ডের জন্য সনাক্ত করা ব্রেকপয়েন্টের মান ধারণকারী 1-D অ্যারে।

ব্যবহারের শর্তাবলী

ব্যবহারের শর্তাবলী

সিসি-বাই-৪.০

এই সংগ্রহে ২০ বছরের ল্যান্ডস্যাট পৃষ্ঠ প্রতিফলন ডেটার উপর কন্টিনিউয়াস চেঞ্জ ডিটেকশন অ্যান্ড ক্লাসিফিকেশন (CCDC) অ্যালগরিদম চালানোর পূর্ব-গণিত ফলাফল রয়েছে। CCDC হল একটি ব্রেক-পয়েন্ট ফাইন্ডিং অ্যালগরিদম যা টাইম-সিরিজ ডেটাতে ব্রেকপয়েন্ট সনাক্ত করতে একটি গতিশীল RMSE থ্রেশহোল্ড সহ সুরেলা ফিটিং ব্যবহার করে। ডেটাসেটটি তৈরি করা হয়েছিল ... থেকে।
GOOGLE/GLOBAL_CCDC/V1, পরিবর্তন-সনাক্তকরণ, গুগল, ল্যান্ডকভার, ল্যান্ডস্যাট-প্রাপ্ত, ল্যান্ডইউজ, ল্যান্ডইউজ-ল্যান্ডকভার
1999-01-01T00:00:00Z/2020-01-01T00:00:00Z
-৬০ -১৮০ ৭২ ১৮০
গুগল আর্থ ইঞ্জিন