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

זמינות מערך הנתונים

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

ספק מערך נתונים

Google

Earth Engine Snippet

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

תגים

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

תיאור

האוסף הזה מכיל תוצאות שחושבו מראש מהרצת האלגוריתם Continuous Change Detection and Classification (CCDC)‎ על נתוני השתקפות פני השטח של Landsat במשך 20 שנה. ‫CCDC הוא אלגוריתם לזיהוי נקודות שבירה שמשתמש בהתאמה הרמונית עם סף RMSE דינמי כדי לזהות נקודות שבירה בנתוני סדרות זמנים.

מערך הנתונים נוצר מנתוני Landsat 5,‏ 7 ו-8 Collection-1, Tier-1,‏ surface reflectance time series, באמצעות כל התמונות שצולמו בשעות היום בין 1999-01-01 לבין 2019-12-31. כל תמונה עברה עיבוד מקדים כדי להסתיר פיקסלים שזוהו כעננים, צל או שלג (לפי פס 'pixel_qa'), פיקסלים רוויים ופיקסלים עם אטימות אטמוספרית > 300 (כפי שזוהה על ידי הפסים 'sr_atmos_opacity' ו-'sr_aerosol'). הסרנו כפילויות של פיקסלים בחפיפה בין סצנות מצפון לדרום. התוצאות הופקו באריחים של 2 מעלות לכל שטחי היבשה בין קו רוחב 60-° לבין קו רוחב 85+°. התמונות מתאימות לפונקציה mosaic() כדי ליצור תמונה גלובלית אחת.

אלגוריתם ה-CCDC הופעל עם פרמטרי האלגוריתם שמוגדרים כברירת מחדל, מלבד dateFormat:

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

כל פיקסל בפלט מקודד באמצעות מערכים באורך משתנה. האורך החיצוני של כל מערך (ציר 0) תואם למספר נקודות עצירה שנמצאו במיקום הזה. הפסים של coefs מכילים מערכים דו-ממדיים, שכל מערך פנימי מכיל את גורמי קנה המידה של 8 המונחים במודל ההרמוני הלינארי, בסדר הבא: [offset, t, cos(ωt), sin(ωt), cos(2ωt), sin(2ωt), cos(3ωt), sin(3ωt)], כאשר ω = 2Π. המודלים מותאמים כדי להפיק יחידות השתקפות (0.0 עד 1.0) עבור הפסים האופטיים ומעלות (K) חלקי 100.0 עבור הפס התרמי.

הערה: רצועות הפלט הן מערכים, ואפשר לבצע דגימת יתר שלהן רק באמצעות מדיניות פירמידה של SAMPLE. ברמות זום נמוכות יותר, התוצאות בדרך כלל כבר לא מייצגות את הנתונים ברזולוציה מלאה, למשל, אפשר לראות את הגבולות של המשבצות בגלל המסכות שעברו דגימה חוזרת. לכן לא מומלץ להשתמש במערך הנתונים הזה ברזולוציות נמוכות מ-240 מ'/פיקסל.

אין תוכניות להוסיף למערך הנתונים הזה נכסים משנת 2019 ואילך.

תחום תדרים

גודל הפיקסל
30 מטרים

תחום תדרים

שם	גודל הפיקסל	תיאור
tStart	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את תאריך ההתחלה של כל פלח (שנה חלקית).
tEnd	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את התאריך של סוף כל פלח (שנה חלקית).
tBreak	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את התאריך של נקודת ההפסקה שזוהתה בכל פלח (שנה חלקית).
numObs	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את מספר התצפיות שנמצאו בכל פלח.
changeProb	מטרים	פסאודו-הסתברות לכך שנקודת העצירה שזוהתה היא אמיתית.
BLUE_coefs	מטרים	מערך דו-ממדי שמכיל מקדמים של מודל הרמוני עבור הפס הכחול, לכל פלח.
GREEN_coefs	מטרים	מערך דו-ממדי שמכיל את המקדמים של המודל ההרמוני עבור הפס הירוק, לכל פלח.
RED_coefs	מטרים	מערך דו-ממדי שמכיל מקדמים של מודל הרמוני עבור הפס האדום, לכל פלח.
NIR_coefs	מטרים	מערך דו-ממדי שמכיל את המקדמים של המודל ההרמוני עבור פס התדרים של קרוב לאינפרא-אדום, לכל פלח.
SWIR1_coefs	מטרים	מערך דו-ממדי שמכיל מקדמי מודל הרמוני עבור פס הגלים הקצרים בתחום האינפרא-אדום (1.55 מיקרומטר עד 1.75 מיקרומטר), לכל קטע.
SWIR2_coefs	מטרים	מערך דו-ממדי שמכיל את המקדמים של המודל ההרמוני עבור פס הגלים האינפרא-אדום הקצר (‎2.09μm-2.35μm), לכל קטע.
TEMP_coefs	מטרים	מערך דו-ממדי שמכיל את המקדמים של המודל ההרמוני עבור הפס התרמי, לכל פלח.
BLUE_rmse	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את שגיאת השורש הממוצעת (RMSE) של המודל עבור הפס הכחול, לכל פלח.
GREEN_rmse	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את השגיאה הריבועית הממוצעת (RMSE) של המודל עבור הפס הירוק, לכל פלח.
RED_rmse	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את השגיאה הריבועית הממוצעת (RMSE) של המודל עבור הפס האדום, לכל פלח.
NIR_rmse	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את השגיאה הריבועית הממוצעת (RMSE) של המודל עבור פס התדרים הקרוב לאינפרא-אדום, לכל פלח.
SWIR1_rmse	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את השגיאה הממוצעת של שורש הריבוע (RMSE) של המודל עבור פס הגלים הקצרים של האינפרא-אדום (1.55 מיקרומטר עד 1.75 מיקרומטר), לכל קטע.
SWIR2_rmse	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את השגיאה הריבועית הממוצעת (RMSE) של המודל עבור פס הגלים הקצרים בתחום האינפרא-אדום (2.09 מיקרומטר עד 2.35 מיקרומטר), לכל קטע.
TEMP_rmse	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את שגיאת השורש הממוצעת (RMSE) של המודל עבור הפס התרמי, לכל פלח.
BLUE_magnitude	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את גודל נקודת השבירה שזוהתה עבור הפס הכחול, לכל פלח.
GREEN_magnitude	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את גודל נקודת השבירה שזוהתה עבור הטווח הירוק, לכל פלח.
RED_magnitude	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את גודל נקודת השבירה שזוהתה עבור הפס האדום, לכל פלח.
NIR_magnitude	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את הגודל של נקודת השבירה שזוהתה עבור פס התדרים של קרוב לאדום, לכל פלח.
SWIR1_magnitude	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את הגודל של נקודת השבירה שזוהתה עבור פס הגלים הקצרים בתחום האינפרא-אדום (1.55 מיקרומטר עד 1.75 מיקרומטר), לכל פלח.
SWIR2_magnitude	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את הגודל של נקודת השבירה שזוהתה עבור פס הגלים הקצרים בתחום האינפרא-אדום 2 (2.09 מיקרומטר עד 2.35 מיקרומטר), לכל פלח.
TEMP_magnitude	מטרים	מערך חד-ממדי שמכיל את גודל נקודת השבירה שזוהתה עבור הפס התרמי, לכל פלח.

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

CC-BY-4.0

חשוב: ‫Earth Engine היא פלטפורמה לניתוח מדעי של נתונים גיאוספציאליים ולהצגתם באופן חזותי, בקנה מידה של פטה-בייט. הפלטפורמה מיועדת לשימוש הציבור, לעסקים ולגופים ממשלתיים. השימוש ב-Earth Engine הוא בחינם למטרות מחקר, חינוך ולשימוש של עמותות. כדי להתחיל, צריך להירשם לגישה ל-Earth Engine.

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

האוסף הזה מכיל תוצאות שחושבו מראש מהרצת האלגוריתם Continuous Change Detection and Classification (CCDC)‎ על נתוני השתקפות פני השטח של Landsat במשך 20 שנה. ‫CCDC הוא אלגוריתם לזיהוי נקודות שבירה שמשתמש בהתאמה הרמונית עם סף RMSE דינמי כדי לזהות נקודות שבירה בנתוני סדרות זמנים. מערך הנתונים נוצר מתוך …

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