DEA Geometric Median and Median Absolute Deviation - Landsat 5 3.1.0 [deprecated]

projects/geoscience-aus-cat/assets/ga_ls5t_nbart_gm_cyear_3
información

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Propietario del catálogo
Geoscience Australia
Disponibilidad del conjunto de datos
1998-01-01T00:00:00Z–2012-01-01T00:00:00Z
Productor del conjunto de datos
Contacto
Geoscience Australia
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/geoscience-aus-cat/assets/ga_ls5t_nbart_gm_cyear_3")
Etiquetas
australia ga geoscience-aus-cat landsat-derived publisher-dataset

Descripción

Este producto proporciona herramientas estadísticas para explotar las series temporales de datos de Landsat 5 disponibles en Digital Earth Australia, que proporcionan imágenes anuales de las condiciones generales y de cuánto cambia un área en un año determinado.

La parte de la mediana geométrica del producto proporciona una imagen "promedio" sin nubes del año determinado. La imagen de geomediana se calcula con una mediana multidimensional, utilizando todas las mediciones espectrales de las imágenes satelitales al mismo tiempo para mantener las relaciones entre las mediciones.

La parte de la desviación absoluta mediana del producto usa tres medidas de varianza, cada una de las cuales proporciona un compuesto estadístico de alta dimensión de "segundo orden" para el año determinado. Las tres medidas de varianza muestran cuánto varía un área del "promedio" en términos de "distancia" según factores como el brillo y los espectros:

  • Distancia euclidiana (EMAD)
  • Distancia de coseno (espectral) (SMAD)
  • Disimilitud de Bray-Curtis (BCMAD)

En conjunto, proporcionan información sobre la varianza en el paisaje durante el año determinado y son útiles para las aplicaciones de detección de cambios.

Para obtener más información, consulta DEA Geometric Median and Median Absolute Deviation Landsat.

Este producto forma parte del Programa Digital Earth Australia

Bandas

Tamaño de los píxeles
25 metros

Bandas

Nombre Mín. Máx. Longitud de onda Descripción
blue 0* 10,000* 0.450 a 0.520 µm

Es la mediana geométrica de la reflectancia de la superficie de la banda azul.

green 0* 10,000* 0.520 a 0.600 µm

Mediana geométrica de la reflectancia de la superficie de la banda verde.

red 0* 10,000* 0.630 a 0.690 μm

Mediana geométrica de la reflectancia de la superficie de la banda roja.

near_infrared 0* 10,000* 0.760 a 0.900 μm

Mediana geométrica de la reflectancia de la superficie del infrarrojo cercano de la banda.

shortwave_infrared_1 0* 10,000* 1,550 a 1,750 μm

Mediana geométrica de la reflectancia de la superficie de la banda infrarroja de onda corta 1.

shortwave_infrared_2 0* 10,000* De 2.080 a 2.350 µm

Mediana geométrica de la reflectancia de la superficie de la banda infrarroja de onda corta 2.

Euclidean_distance_median_absolute_deviation 0* 10,000*

La desviación absoluta mediana con la distancia euclidiana (EMAD). El EMAD es más sensible a los cambios en el brillo objetivo.

spectral_distance_median_absolute_deviation 0* 10,000*

Es la desviación absoluta mediana que usa la distancia de coseno (espectral) (SMAD). El SMAD es más sensible a los cambios en la respuesta espectral objetivo.

Bray_Curtis_dissimilarity_median_absolute_deviation 0* 10,000*

La desviación absoluta mediana con la disimilitud de Bray-Curtis (BCMAD). El BCMAD es más sensible a la distribución de los valores de observación a lo largo del tiempo.

count 0* 400*

Es la cantidad de píxeles disponibles que se usan para el cálculo por año calendario.

* Valor mínimo o máximo estimado

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:
  • Roberts, D., Mueller, N., y Mcintyre, A. (2017). Son composiciones de píxeles de alta dimensión a partir de series temporales de observación de la Tierra. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(11), 6254-6264. doi:10.1109/TGRS.2017.2723896. Roberts, D., Dunn, B., y Mueller, N. (2018). Productos de cubo de datos abiertos que usan estadísticas de alta dimensión de series temporales. IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 8647-8650. doi:10.1109/IGARSS.2018.8518312.

DOI