USFS Landscape Change Monitoring System v2025-11 (CONUS and OCONUS)

projects/gtac-data-publish/assets/LCMS/Product_Version/2025-11
資訊

這個資料集屬於發布商目錄，並非由 Google Earth Engine 管理。 如有錯誤或想查看更多資料集，請與美國農業部林務局聯絡。進一步瞭解發布商資料集。

目錄擁有者
美國農業部林務署
資料集開放期間
1985-01-01T00:00:00Z–2025-12-31T00:00:00Z
資料集產生者
Earth Engine 程式碼片段
ee.ImageCollection("projects/gtac-data-publish/assets/LCMS/Product_Version/2025-11")
標記
change-detection forest gtac gtac-data-publish landcover landuse landuse-landcover publisher-dataset redcastle-resources usda usfs

說明

這項產品是地景變化監測系統 (LCMS) 資料套件的一部分。其中顯示每年 LCMS 模擬的變化、土地覆蓋和/或土地利用類別，涵蓋美國本土 (CONUS) 和美國本土以外地區 (OCONUS)，包括阿拉斯加 (AK)、波多黎各和美屬維京群島 (PRUSVI) 和夏威夷 (HI)。PRUSVI 和 HI v2025-11 資料將於 2026 年夏季末發布。

LCMS 是一套以遙測為基礎的系統，用於繪製和監控美國各地的地貌變化。該計畫的目標是運用最新技術和變化偵測方面的進展，開發一致的方法，製作「最佳可用」的地景變化地圖。如需完整的 LCMS 方法，請參閱 Housman 等人 (2026 年) 的研究。

產品

輸出內容包括三項年度產品：變化、土地覆蓋和土地用途。變更模型輸出內容專指植被覆蓋，包括緩慢流失、快速流失 (也包括水文變化，例如淹水或乾旱) 和增加。這些值是針對 Landsat 時間序列的每年預測值，也是 LCMS 的基礎產品。我們會根據輔助資料集套用規則集，建立最終的變化產品，也就是將模擬的變化細化/重新分類為 15 個類別，明確提供地景變化原因的資訊 (例如樹木移除、野火、風)。地貌和土地使用地圖會顯示每年生命形式層級的地貌，以及廣泛層級的土地使用情形。

由於沒有任何演算法能在所有情況下發揮最佳效用，LCMS 會使用模型集成做為預測因子，藉此提升各種生態系統和變化過程的地圖準確率 (Healey 等人，2018 年)。因此，LCMS 變化、土地覆蓋和土地利用地圖套裝組合可全面呈現 1985 年以來美國的景觀變化。

資料和方法

LCMS 模型的預測層包括 LandTrendr 和 CCDC 變更偵測演算法的輸出內容，以及地形資訊。這些元件全都會使用 Google Earth Engine 存取及處理 (Gorelick 等人，2017)。

為製作 LandTrendr 的年度合成影像，我們使用了 USGS Collection 2 Landsat Tier 1 和 Sentinel 2A、2B Level-1C 大氣頂端反射率資料。CFmask 雲遮罩演算法 (Foga 等人，2017)，這是 Fmask 2.0 (Zhu 和 Woodcock，2012 年) 的實作項目 (僅限 Landsat)、cloudScore (Chastain 等人，2019) (僅限 Landsat)、s2cloudless (Sentinel-Hub, 2021) 和 Cloud Score+ (Pasquarella 等人，2023) (僅限 Sentinel 2) 用於遮蓋雲朵，而 TDOM (Chastain 等人，2019) 用於遮蓋雲影 (Landsat 和 Sentinel 2)。對於 LandTrendr，系統接著會計算年度中位數，將每年的無雲和無雲影值匯總為單一合成值。對於 CCDC，我們使用美國地質調查局 (USGS) Collection 2 Landsat Tier 1 地表反射率資料 (適用於美國本土)，以及 Landsat Tier 1 大氣頂端反射率資料 (適用於阿拉斯加、波多黎各和美屬維京群島，以及夏威夷)。

複合時間序列會使用 LandTrendr 進行時間區隔 (Kennedy 等人，2010 年；Kennedy 等人，2018 年；Cohen 等人，2018 年)。

所有無雲和無雲影的值也會使用 CCDC 演算法 (Zhu 和 Woodcock，2014 年) 進行時間區隔。

預測因子資料包括原始複合值、LandTrendr 擬合值、成對差異、區隔持續時間、變化幅度和斜率，以及 CCDC 正弦和餘弦係數 (前 3 個諧波)、擬合值和成對差異，以及來自 10 公尺 USGS 3D Elevation Program (3DEP) 資料 (U.S. Geological Survey, 2019) 的海拔、斜率、方位正弦、方位餘弦和地形位置指數 (Weiss, 2001)。

參考資料是透過 TimeSync 收集而來，這項網頁工具可協助分析師從 1984 年至今，以視覺化方式呈現及解讀 Landsat 資料記錄 (Cohen 等人，2010 年)。

我們使用 TimeSync 的參考資料，以及 LandTrendr、CCDC 和地形指數的預測資料，訓練隨機森林模型 (Breiman，2001 年)，預測年度變化、土地覆蓋和土地利用類別。模型建構完成後，我們會使用輔助資料集，設定一系列機率門檻和規則集，以改善地圖輸出品質，並減少誤判和漏判。如需更多資訊，請參閱「說明」中隨附的 LCMS 方法簡報，以及 Housman 等人 (2026 年) 的研究。

詳情請參閱下方「其他資源」中的 LCMS 方法簡報和 LCMS 隨附文章。

其他資源

如有任何問題或特定資料要求，請傳送電子郵件至 SM.FS.lcms@usda.gov。

頻帶

波段

像素大小：30 公尺 (所有頻帶)

名稱 像素大小 說明
Change 30 公尺

最終主題 LCMS 變更產品。每年都會對應共 15 個變更類別。從根本上來說，變更會針對每個研究領域，以三種不同的二元隨機森林模型進行模擬：緩慢流失、快速流失和獲得。系統會將每個像素指派給機率最高且高於指定門檻的模擬變更類別。如果像素在各類別的相應門檻以上沒有任何值，系統就會將該像素指派給「穩定」類別。系統會根據使用模型化變更類別的規則集、輔助資料集 (例如 TCC、監控燃燒嚴重程度趨勢，以及昆蟲和疾病調查) 和 LCMS 土地覆蓋資料，為每個像素指派 15 個精細變更原因類別之一。如要進一步瞭解規則集和使用的輔助資料集，請參閱「說明」中連結的 LCMS 方法簡報。
Land_Cover 30 公尺

最終主題 LCMS 土地覆蓋產品。系統每年會使用 TimeSync 參考資料和從 Landsat 影像擷取的頻譜資訊，繪製總共 14 個土地覆蓋類別。土地覆蓋預測作業會使用單一多類別隨機森林模型，該模型會輸出每個類別的機率陣列 (隨機森林模型中「選擇」每個類別的樹狀結構比例)。系統會將機率最高的類別指派給土地用途。指派機率最高的土地覆蓋類別之前，系統會根據研究區域，套用一到多個機率門檻和規則集 (使用輔助資料集)。如要進一步瞭解機率門檻和規則集，請參閱「說明」中連結的 LCMS 方法簡報。有七個土地覆蓋類別代表單一土地覆蓋，其中土地覆蓋類型涵蓋像素的大部分區域，且沒有其他類別涵蓋超過 10% 的像素。此外，還有七個混合類別。這些類別代表的像素中，其他土地覆蓋類別涵蓋至少 10% 的像素。
Land_Use 30 公尺

最終主題 LCMS 土地用途產品。系統每年會使用 TimeSync 參考資料和從 Landsat 影像擷取的頻譜資訊，繪製總共 5 個土地用途類別。土地用途是使用單一多類別隨機森林模型預測，該模型會輸出每個類別的機率陣列 (隨機森林模型中「選擇」每個類別的樹狀結構比例)。系統會將機率最高的土地用途指派為最終類別。指派機率最高的土地用途類別前，系統會使用輔助資料集套用一系列機率門檻和規則集。如要進一步瞭解機率門檻和規則集，請參閱「說明」中連結的 LCMS 方法簡報。
Change_Raw_Probability_Slow_Loss 30 公尺

LCMS 原始模型預測的緩慢流失機率。緩慢流失包括以下類別，這些類別來自 TimeSync 變更程序解讀：

  • 結構性衰退 - 樹木或其他木質植被因非人為或非機械因素造成的不利生長條件，而發生實質變化。這類損失通常會在光譜訊號中產生趨勢 (例如 NDVI 減少、濕度減少、SWIR 增加等)，但趨勢可能不明顯。木本植被環境的結構性衰退，最有可能來自昆蟲、疾病、乾旱、酸雨等。結構性衰退可能包括不會導致死亡的落葉事件，例如舞毒蛾和雲杉捲葉蛾的侵擾，這些事件可能在 1 或 2 年內復原。

  • 光譜衰退 - 繪圖，顯示一或多個光譜帶或指數的趨勢 (例如 NDVI 減少、濕度減少、SWIR 增加等)。例如：a) 非森林/非木質植被呈現衰退趨勢 (例如 NDVI 降低、濕度降低、SWIR 增加等)，或 b) 木質植被呈現衰退趨勢，但與木質植被流失無關，例如成熟樹冠封閉導致陰影增加、物種組成從針葉樹變為闊葉樹，或乾旱期 (而非更強烈、更嚴重的乾旱) 導致活力明顯衰退，但木質材料或葉面積並未減少。
Change_Raw_Probability_Fast_Loss 30 公尺

快速流失的原始 LCMS 模擬機率。快速流失包括以下類別，這些類別來自 TimeSync 變更程序解讀：

  • 火災：因火災而改變的土地，無論起火原因 (自然或人為)、嚴重程度或土地用途為何。

  • 收成 - 樹木、灌木或其他植被已遭人為砍伐或移除的林地。例如皆伐、火災或蟲害爆發後的搶救伐採、疏伐和其他森林管理處方 (例如避難所/種子樹木採伐)。

  • 機械式 - 非森林土地，樹木、灌木或其他植被已透過鏈鋸、刮除、刷鋸、推土機或任何其他非森林植被移除方法，以機械方式砍伐或移除。

  • 風/冰 - 土地 (無論用途為何) 的植被因颶風、龍捲風、暴風雨和其他惡劣天氣 (包括冰風暴造成的凍雨) 而改變。

  • 水文 - 洪水顯著改變木質覆蓋或其他土地覆蓋元素的土地，無論土地用途為何 (例如洪水過後，河床內外出現新的碎石和植被混合物)。

  • 碎屑 - 土地 (不論用途) 因與山崩、雪崩、火山、土石流等相關的自然物質移動而改變。

  • 其他 - 土地 (不論用途)，光譜趨勢或其他佐證資料顯示發生干擾或變化事件，但無法確定確切原因，或變化類型不符合上述任何變化程序類別的定義。
Change_Raw_Probability_Gain 30 公尺

增益的原始 LCMS 模擬機率。定義為：由於一年或多年來的生長和演替，導致植被覆蓋率增加的土地。適用於可能出現與植被再生相關光譜變化的任何區域。在已開發區域，生長可能來自於成熟的植被和/或新安裝的草坪和景觀。在森林中，生長包括來自裸地的植被生長，以及中等和共同優勢樹木和/或低窪草和灌木的頂部。森林砍伐後記錄的生長/恢復區段可能會隨著森林再生而經歷不同的土地覆蓋類別。如要將這些變化視為生長/恢復，光譜值應密切遵循上升趨勢線 (例如，如果延伸至約 20 年，則斜率為 NDVI 的 0.10 個單位)，且這種趨勢持續數年。
Land_Cover_Raw_Probability_Trees 30 公尺

樹木的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分由活樹或枯立木組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs-and-Trees-Mix 30 公尺

高灌木和樹木混合 (僅限阿拉斯加) 的原始 LCMS 模擬機率。定義為：像素的大部分由高度超過 1 公尺的灌木組成，且至少有 10% 的活樹或枯樹。
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs-and-Trees-Mix 30 公尺

灌木和樹木混合的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分由灌木組成，且至少有 10% 的活樹或枯樹。
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Trees-Mix 30 公尺

草/闊葉草/草本植物和樹木混合的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分區域由多年生草、草本植物或其他草本植被組成，且至少有 10% 的區域由活樹或枯樹組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Trees-Mix 30 公尺

裸地和樹木混合的原始 LCMS 模擬機率。定義為：像素的大部分由因擾動而裸露的土壤組成 (例如因機械清除或森林砍伐而裸露的土壤)，以及永久荒蕪的區域，例如沙漠、鹽湖、岩層 (包括因露天採礦活動而裸露的礦物和其他地質材料)、沙丘、鹽灘和海灘。由泥土和碎石鋪成的道路也視為裸地，且至少有 10% 的活樹或枯樹。
Land_Cover_Raw_Probability_Tall-Shrubs 30 公尺

高灌木叢的原始 LCMS 模擬機率 (僅限阿拉斯加州)。定義為：像素的大部分是由高度超過 1 公尺的灌木叢組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Shrubs 30 公尺

灌木叢的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分區域由灌木叢組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb-and-Shrubs-Mix 30 公尺

草/闊葉草/草本植物和灌木叢混合的原始 LCMS 模擬機率。定義為：大多數像素由多年生草、闊葉草或其他草本植被組成，且至少有 10% 為灌木叢。
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Shrubs-Mix 30 公尺

裸地和灌木叢混合的原始 LCMS 模擬機率。定義為：像素的大部分由因擾動而裸露的土壤組成 (例如因機械清除或森林砍伐而裸露的土壤)，以及永久荒蕪的區域，例如沙漠、鹽湖、岩層 (包括因露天採礦活動而裸露的礦物和其他地質物質)、沙丘、鹽灘和海灘。由泥土和碎石鋪成的道路也視為荒蕪，且至少有 10% 的灌木叢。
Land_Cover_Raw_Probability_Grass-Forb-Herb 30 公尺

草/闊葉草/草本植物的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分由多年生草、草本植物或其他形式的草本植被組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-and-Grass-Forb-Herb-Mix 30 公尺

荒地和草/闊葉草/草本植物混合的原始 LCMS 模擬機率。定義為：像素的大部分由因干擾而裸露的土壤組成 (例如因機械清除或森林砍伐而裸露的土壤)，以及永久荒地，例如沙漠、鹽湖、岩石露頭 (包括因露天採礦活動而裸露的礦物和其他地質材料)、沙丘、鹽灘和海灘。由泥土和碎石鋪成的道路也視為荒地，且至少有 10% 的永久草、闊葉草或其他草本植物。
Land_Cover_Raw_Probability_Barren-or-Impervious 30 公尺

裸露或不透水 LCMS 模擬機率原始資料。定義為：像素的大部分由以下項目組成：1.) 因干擾而裸露的土壤 (例如因機械清除或森林砍伐而裸露的土壤)，以及永久裸露的區域，例如沙漠、鹽湖、岩層 (包括因露天採礦活動而裸露的礦物和其他地質材料)、沙丘、鹽灘和海灘。泥土和碎石路也視為裸露或 2.) 水無法滲透的人造材料，例如鋪砌道路、屋頂和停車場。
Land_Cover_Raw_Probability_Snow-or-Ice 30 公尺

雪或結冰的原始 LCMS 模擬機率。定義：像素的大部分區域由雪或冰組成。
Land_Cover_Raw_Probability_Water 30 公尺

水域的原始 LCMS 模擬機率。定義為：大部分像素由水域組成。
Land_Use_Raw_Probability_Agriculture 30 公尺

農業的原始 LCMS 模擬機率。定義為：用於生產食物、纖維和燃料的土地，無論是否為植被狀態。包括但不限於耕作和非耕作的農地、乾草地、果園、葡萄園、圈養牲畜作業，以及種植水果、堅果或漿果的區域。主要用於農業的道路 (即不供城鎮間的大眾運輸使用) 視為農業用地。
Land_Use_Raw_Probability_Developed 30 公尺

已開發的原始 LCMS 模擬機率。定義為：由人造結構物覆蓋的土地 (例如高密度住宅、商業、工業、採礦或交通運輸)，或植被 (包括樹木) 和結構物混合的土地 (例如低密度住宅、草坪、休閒設施、墓地、交通運輸和公用事業走廊等)，包括因人類活動而發生功能性變化的任何土地。
Land_Use_Raw_Probability_Forest 30 公尺

森林的原始 LCMS 模擬機率。定義為：種植或自然植被的土地，在近期演替序列的某個時間點，包含 (或可能包含) 10% 以上的樹木覆蓋率。這可能包括天然林、造林地和木本濕地的落葉、常綠和/或混合類別。
Land_Use_Raw_Probability_Other 30 公尺

其他：LCMS 原始模型化機率。定義為：土地 (不論用途)，其中光譜趨勢或其他佐證顯示發生干擾或變化事件，但無法確定確切原因，或變化類型不符合上述任何變化程序類別。
Land_Use_Raw_Probability_Rangeland-or-Pasture 30 公尺

牧草地或牧場的原始 LCMS 模擬機率。定義為：這個類別包括任何區域，這些區域可能是：a.) 牧草地，植被是原生草、灌木、草本植物和類草植物的混合體，主要由降雨、溫度、海拔和火災等自然因素和過程產生，但有限的管理可能包括規定的燃燒以及家畜和野生草食動物的放牧；或 b.) 牧場，植被可能從混合的、主要為天然草、草本植物和藥草，到以播種和管理以維持近乎單一栽培的草種為主，更受管理的植被。
QA_Bits 30 公尺

年度 LCMS 產品輸出值來源的輔助資訊。

變更類別表

值 顏色 說明
1 #ff09f3

風速
2 #541aff

颶風
3 #e4f5fd

雪或冰轉場效果
4 #cc982e

乾燥
5 #0adaff

淹水
6 #a10018

計畫性火災
7 #d54309

Wildfire
8 #fafa4b

機械土地改造
9 #afde1c

樹木移除
10 #ffc80d

落葉
11 #a64c28

南方松樹皮甲蟲
12 #f39268

蟲害、病害或乾旱壓力
13 #c291d5

其他損失
14 #00a398

植被演替生長
15 #3d4551

穩定
16 #1b1716

非處理區域遮罩

土地覆蓋類別表

值 顏色 說明
1 #004e2b

樹木
2 #009344

高灌木和樹木混合 (僅限阿拉斯加)
3 #61bb46

灌木和樹木混合
4 #acbb67

草/草本植物/香草和樹木混合
5 #8b8560

荒地和樹木混合
6 #cafd4b

高灌木 (僅限 AK)
7 #f89a1c

灌木
8 #8fa55f

草/草本植物/香草和灌木混合
9 #bebb8e

荒地和灌木叢合輯
10 #e5e98a

草/草本植物
11 #ddb925

貧瘠和草/闊葉草/香草混合
12 #893f54

不透水或不透水
13 #e4f5fd

積雪或結冰
14 #00b6f0

水
15 #1b1716

非處理區域遮罩

土地用途類別表

值 顏色 說明
1 #fbff97

農業
2 #e6558b

已開發
3 #004e2b

森林
4 #9dbac5

其他
5 #a6976a

牧草地或牧場
6 #1b1716

非處理區域遮罩

圖片屬性

影像屬性

名稱 類型 說明
study_area STRING

這個 LCMS 版本涵蓋美國本土、阿拉斯加、波多黎各/美屬維京群島和夏威夷。 可能的值：'CONUS'、'AK'、'PRUSVI'、'HI'
版本 STRING

產品版本
startYear INT

產品開始年份
endYear INT

產品的結束年份
年 INT

產品年份

使用條款

使用條款

美國農業部林務署不提供任何明示或默示擔保，包括適售性和特定用途適用性的擔保，也不對這些地理空間資料的準確性、可靠性、完整性或實用性，或對這些地理空間資料的不當或錯誤使用承擔任何法律責任或義務。這些地理空間資料和相關地圖或圖像並非法律文件，也不適用於法律用途。這些資料和地圖不得用於判斷公共或私人土地的權利、所有權、法律說明或界線、法律管轄權，或可能存在的限制。資料和地圖可能顯示或未顯示自然災害，土地使用者應謹慎行事。資料是動態的，可能會隨時間變更。使用者有責任驗證地理空間資料的限制，並據此使用資料。

這些資料是透過美國政府的資金收集而來，可免費使用，不需額外權限。如要在出版品、簡報或其他研究產品中使用這些資料，請加註以下引用內容：

美國農業部林務署。2026 年。USFS Landscape Change Monitoring System v2025.11 (美國本土和美國本土以外地區)。猶他州鹽湖城。

參考資料

參考資料：

  • 美國農業部林務署。2026 年。USFS Landscape Change Monitoring System v2025.11 (美國本土和美國本土以外地區)。猶他州鹽湖城。

  • Breiman, L.、2001 年。隨機森林。在機器學習中。Springer, 45: 5-32. doi:10.1023/A:1010933404324

  • Chastain, R.、Housman, I.、Goldstein, J. Finco, M. 和 Tenneson, K.，2019 年。 美國本土上空 Sentinel-2A 和 2B MSI、Landsat-8 OLI，以及 Landsat-7 ETM 大氣層頂端光譜特徵的實證跨感應器比較。In Remote Sensing of Environment. Science Direct， 221：274-285。doi:10.1016/j.rse.2018.11.012

  • Cohen, W. B. Yang, Z. 和 Kennedy, R.，2010 年。使用 Landsat 年度時間序列偵測森林干擾和復原趨勢：2. TimeSync - 校準和驗證工具。In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2911-2924. doi:10.1016/j.rse.2010.07.010

  • Cohen, W. B. Yang, Z.、Healey, S. P., Kennedy, R. E. 和 Gorelick, N.， 2018 年。用於偵測森林干擾的 LandTrendr 多光譜集合。In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 205: 131-140。 doi:10.1016/j.rse.2017.11.015

  • Foga, S.、Scaramuzza, P.L.、Guo, S.、Zhu, Z.、Dilley, R.D.、Beckmann、 T.、Schmidt, G.L.、Dwyer, J.L.、Hughes, M.J.、Laue, B.，2017 年。Cloud detection algorithm comparison and validation for operational Landsat data products. In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 194: 379-390. doi:10.1016/j.rse.2017.03.026

  • 美國地質調查局，2019 年。USGS 3D Elevation Program Digital Elevation Model，2022 年 8 月存取自 https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/USGS_3DEP_10m

  • Healey, S. P., Cohen, W. B. Yang, Z.、Kenneth Brewer, C. Brooks, E. B.、 Gorelick, N.、Hernandez, A. J. Huang, C.、Joseph Hughes, M. Kennedy, R. E.、Loveland, T. R. Moisen, G. G. Schroeder, T. A.、Stehman, S. V.、 Vogelmann, J. E.、Woodcock, C. E.、Yang, L. 和 Zhu, Z.，2018 年。使用堆疊泛化對應森林變化：整合方法。In Remote Sensing of Environment. Science Direct，204：717-728。 doi:10.1016/j.rse.2017.09.029

  • Housman, I. W. Healey, S. P., Heyer, J.、Hardwick, E.、Yang, Z.、Ross, J.、 和 Megown, K. (2026)。美國土地覆蓋、土地利用和森林狀況的變化地圖，1985 年至今。Scientific Data。doi:10.1038/s41597-026-06743-0

  • Kennedy, R. E.、Yang, Z. 和 Cohen, W. B. 2010 年。使用 Landsat 每年時間序列資料偵測森林干擾和復原趨勢：1.LandTrendr - 時間區隔演算法。In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 114(12): 2897-2910. doi:10.1016/j.rse.2010.07.008

  • Kennedy, R.、Yang, Z.、Gorelick, N.、Braaten, J.、Cavalcante, L.、 Cohen, W. 和 Healey, S. 2018 年。在 Google Earth Engine 上實作 LandTrendr 演算法。在遙感中，MDPI, 10(5): 691. doi:10.3390/rs10050691

  • Pasquarella, V. J.、Brown, C. F.、Czerwinski, W. 和 Rucklidge, W. J. 2023 年。Comprehensive Quality Assessment of Optical Satellite Imagery Using Weakly Supervised Video Learning. 收錄於 IEEE/CVF 電腦視覺與模式辨識會議論文集。2124-2134 doi:10.1109/CVPRW59228.2023.00206。

  • Sentinel-Hub，2021 年。Sentinel 2 Cloud Detector。[線上]。網址： https://github.com/sentinel-hub/sentinel2-cloud-detector

  • Weiss, A.D.、2001 年。地形位置和地貌分析 海報展示，ESRI 使用者大會，加州聖地牙哥，Zhu, Z.， 和 Woodcock, C. E. 2012 年。在 Landsat 影像中偵測雲朵和雲影。118：83-94。

  • Zhu, Z. 和 Woodcock, C. E.、2012 年。在 Landsat 影像中偵測雲朵和雲影。In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 118: 83-94. doi:10.1016/j.rse.2011.10.028

  • Zhu, Z. 和 Woodcock, C. E.、2014 年。使用所有可用的 Landsat 資料，持續偵測土地覆蓋的變化並進行分類。In Remote Sensing of Environment. Science Direct, 144: 152-171。 doi:10.1016/j.rse.2014.01.011

DOI

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('projects/gtac-data-publish/assets/LCMS/Product_Version/2025-11');

var lcms = dataset.filterDate('2023', '2024')  // range: [1985, 2025]
               .filter('study_area == "CONUS"')  // "AK" 
               .first();


// LCMS Change product visualization parameters
var changeViz = {
  min: [1.0],
  max: [16.0],
  palette: [
    'ff09f3',
    '541aff',
    'e4f5fd',
    'cc982e',
    '0adaff',
    'a10018',
    'd54309',
    'fafa4b',
    'afde1c',
    'ffc80d',
    'a64c28',
    'f39268',
    'c291d5',
    '00a398',
    '3d4551',
    '1b1716',
  ],
  bands: ['Change'],
};

// LCMS Land Cover product visualization parameters
var lcViz = {
  min: [1.0],
  max: [15.0],
  palette: [
    '004e2b',
    '009344',
    '61bb46',
    'acbb67',
    '8b8560',
    'cafd4b',
    'f89a1c',
    '8fa55f',
    'bebb8e',
    'e5e98a',
    'ddb925',
    '893f54',
    'e4f5fd',
    '00b6f0',
    '1b1716',
  ],
  bands: ['Land_Cover'],
};

// LCMS Land Use product visualization parameters
var luViz = {
  min: [1.0],
  max: [6.0],
  palette: [
    'fbff97',
    'e6558b',
    '004e2b',
    '9dbac5',
    'a6976a',
    '1b1716',
  ],
  bands: ['Land_Use'],
};


Map.addLayer(lcms.select('Land_Cover'), lcViz, 'Land Cover');
Map.addLayer(lcms.select('Land_Use'), luViz, 'Land Use');
Map.addLayer(lcms.select('Change'), changeViz, 'Vegetation Change', false);

Map.setCenter(-98.58, 38.14, 4);
在程式碼編輯器開啟
這項產品是「地景變化監控系統」(LCMS) 資料套件的一部分。這項資料集會顯示每年 LCMS 模式的變化、土地覆蓋和/或土地利用類別，涵蓋美國本土 (CONUS) 和 CONUS 以外的地區 (OCONUS)，包括阿拉斯加 (AK)、波多黎各和美屬維京群島 (PRUSVI)，以及…
projects/gtac-data-publish/assets/LCMS/Product_Version/2025-11, change-detection,forest,gtac,gtac-data-publish,landcover,landuse,landuse-landcover,publisher-dataset,redcastle-resources,usda,usfs
1985-01-01T00:00:00Z/2025-12-31T00:00:00Z
20.38379 -135.286387 52.459364 -56.446306
Google Earth Engine