GEE（CCDC）-连续变化检测与分类概览.pdf

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简介：
本PDF文档全面介绍了基于Google Earth Engine平台的连续变化检测与分类技术(GEE-CCDC)，涵盖原理、应用案例及实践操作指南。土地覆盖变化对自然与人为环境产生影响，并被全球气候观测系统视为基本气候变量之一。例如，荒漠化导致原本有植物生长的土地转变为沙漠地带；森林砍伐则将茂密的林地转变为人类活动所改变的地貌；城市化进程会把原有的自然景观变为由建筑物和道路覆盖的城市区域。为了理解这些变化的影响并对其进行量化分析，在国家乃至区域范围内进行土地覆盖监测显得尤为重要，而遥感技术提供了一种有效的手段来实现这一目标。通过使用遥感数据来进行此类研究时，需要将收集到的图像信息转化为关于环境变迁的具体知识。在这方面，连续变化检测和分类（CCDC）方法已被广泛应用，并且可以用于识别不同时间段内土地覆盖的变化情况。本教程旨在指导用户如何在Google Earth Engine平台上应用这一技术进行实际的土地利用变化监测。通过完成这个教程的学习目标包括：理解CCDC的核心组成部分及其算法参数；掌握使用“点击”界面和JavaScript编程语言来执行CCDC任务的能力；以及学会创建展示光谱与土地覆盖变迁的可视化地图。

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GEE（CCDC）-连续变化检测与分类概览.pdf

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本PDF文档全面介绍了基于Google Earth Engine平台的连续变化检测与分类技术(GEE-CCDC)，涵盖原理、应用案例及实践操作指南。土地覆盖变化对自然与人为环境产生影响，并被全球气候观测系统视为基本气候变量之一。例如，荒漠化导致原本有植物生长的土地转变为沙漠地带；森林砍伐则将茂密的林地转变为人类活动所改变的地貌；城市化进程会把原有的自然景观变为由建筑物和道路覆盖的城市区域。为了理解这些变化的影响并对其进行量化分析，在国家乃至区域范围内进行土地覆盖监测显得尤为重要，而遥感技术提供了一种有效的手段来实现这一目标。通过使用遥感数据来进行此类研究时，需要将收集到的图像信息转化为关于环境变迁的具体知识。在这方面，连续变化检测和分类（CCDC）方法已被广泛应用，并且可以用于识别不同时间段内土地覆盖的变化情况。本教程旨在指导用户如何在Google Earth Engine平台上应用这一技术进行实际的土地利用变化监测。通过完成这个教程的学习目标包括：理解CCDC的核心组成部分及其算法参数；掌握使用“点击”界面和JavaScript编程语言来执行CCDC任务的能力；以及学会创建展示光谱与土地覆盖变迁的可视化地图。

基于MATLAB的遥感影像变化监测代码-CCDC：利用全部Landsat数据进行连续变化检测与分类

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本项目运用MATLAB开发了CCDC算法，用于分析所有可用的Landsat卫星图像，实现长时间序列的连续变化监测和分类。早期影像变化监测的MATLAB代码基于中央结算公司开发的一种算法，该算法使用所有可用的Landsat数据进行土地覆盖连续变化检测与分类（CCDC）。康涅狄格大学自然资源与环境系的Zhe Zhu负责提供相关支持。最新的13.01版本的CCDC软件现已在线发布。此工具适用于“分析就绪”和“收集1”两种类型的数据，并且仅在64位Linux系统上运行。当前，尚无分类功能可用，因为该软件需要训练数据才能执行相应操作。此外还提供了辅助工具CCDCAssistor 1.02，它是一个用户界面工具，用于帮助准备数据和提取地图（更多功能正在开发中）。请注意：CCDC的输出将生成数千个MATLAB文件，每个时间序列模型包含不同的信息如下：“t_start”指时间序列开始的时间，“t_end”表示结束时的时间，“t_break”代表首次中断（变化发生）的时间点。“系数”则为每个光谱带在各个时间序列中的参数值。行排列遵循a0c1a1b1a2b2a3b3的格式，列分别对应蓝色、绿色、红色、近红外(NIR)、短波红外(SWIR1)，以及其它特定通道（参考文献：Zhu and Woodcock, 2014, 2015）。

GEE土地分类——基于CCDC分类结果分析各年度土地覆盖面积及特定年份各类用地面积统计.pdf

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本研究通过分析GEE平台上的CCDC分类数据，探讨了不同年度的土地覆盖变化情况，并对特定年份各类用地面积进行了详尽统计。本教程利用CCDC已分类的结果（不同年份的土地分类结果），结合地类发生变化的波段进行面积统计，并通过循环、图表展示来方便对各区域的面积数据进行分析。之前的CCDC教程内容可参考相关系列文章，如：（CCDC-3...）。

连续小波变换分析

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简介：连续小波变换是一种数学工具，用于信号处理和时间序列分析中。它能够提供信号在不同尺度上的详细信息，适用于模式识别、数据压缩及噪声去除等领域。基于MATLAB平台，对仿真信号进行连续小波变换，并绘制小波时频图、时域小波波形以及重构信号。

连续小波变换分析

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简介：连续小波变换分析是一种信号处理技术，用于分解和分析时间序列数据。它提供了一个有效的多分辨率框架，适用于各种应用领域如音频、图像处理及金融数据分析等。连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）是一种数学工具，在信号处理和图像分析领域有着广泛应用。它源自傅立叶变换，但与后者不同的是，CWT提供了一种同时捕捉时间信息和频率信息的时频局部化方法。连续小波变换的基本思想是通过使用一个称为小波基函数（或母函数）来分解输入信号。这个基础函数具有有限的时间宽度和尺度适应性，能够适配各种不同的时间和频率特性。通常情况下，小波基函数由缩放和平移基本的小波单元得到，如墨西哥帽小波或Morlet小波等。其中的缩放操作影响频域分辨率而平移则调整时域位置。 CWT的过程可以表示为： \[ W(f,t) = \frac{1}{\sqrt{a}} \int_{-\infty}^{+\infty} x(u) \overline{\psi}\left(\frac{u - t}{a}\right) du \] 其中，\(x(u)\) 是原始信号，\(\psi\) 为小波基函数，\(a\) 表示缩放因子（影响频率分辨率），而 \(t\) 则是平移参数（调整时间位置）。此外，\(\overline{\psi}\) 指的是小波基函数的共轭形式。最终得到的小波系数矩阵 \(W(f,t)\) 反映了信号在不同时间和频域上的分布情况。连续小波变换的主要优点包括： 1. **时频局部化**：能够同时分析时间与频率特性，适用于非平稳信号。 2. **多分辨率分析能力**：通过改变缩放因子来获取信号的多层次信息。 3. **突变检测功能**：能有效识别信号中的突发变化点，适用于故障诊断和异常事件定位等场景。 4. **数据压缩性能**：变换后的系数可用于减少存储需求同时保留关键的信息。在实际应用中，连续小波变换常用于图像去噪、心电图分析、地震信号处理及音频编码等领域。例如，在图像处理方面它可以高效地提取边缘和细节特征；而在故障检测场景下，则有助于定位突发性噪声或异常事件的源头位置。文档中的内容可能详细介绍了CWT的相关理论知识，包括不同类型的小波基函数及其计算方法，并且列举了实际应用案例以加深理解。

实验10.2 分类后变化检测比较.docx

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本文档探讨了分类后变化检测方法的有效性与局限性，并通过对比分析不同算法的结果，为改进变化检测技术提供参考。 ENVI遥感影像处理涉及使用ENVI软件对卫星或航空拍摄的图像进行分析与解译，以提取地理空间数据并生成有用的环境、农业及城市规划等相关信息。该过程包括预处理（如辐射校正）、特征识别和分类等步骤，旨在提高影像质量和准确性，以便更好地服务于科学研究与应用项目。

gee-ccdc-tools：用于互动探索CCDC算法结果的工具及Earth Engine应用

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GEE-CCDC-Tools是一款基于Google Earth Engine开发的交互式工具，旨在帮助用户深入分析和可视化连续变化检测与分类（CCDC）算法的结果。该工具提供了一系列功能强大的操作，使研究人员能够更便捷地探索土地利用及覆盖的变化情况，并支持大规模地球观测数据集的高效处理与分析。 gee-ccdc工具存储库包含一组旨在与Google Earth Engine（GEE）中的CCDC算法输出进行交互的工具和应用程序。此外，该存储库还托管了这些工具和实用程序的相关文档（正在编写中）。要直接在GEE中访问最新版本，请单击以打开Google Earth Engine应用，从而探索Landsat观测值和CCDC系数的时间序列。参考文献： Arévalo, P., Bullock, EL, Woodcock, CE, Olofsson, P. (2020). 一套用于在Google Earth Engine中进行持续土地变化监测的工具。气候前沿。

GEE平台LULC分类_Landsat8_GEEgee分类

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本项目利用Google Earth Engine (GEE) 平台进行土地利用与土地覆盖（LULC）分类研究，基于Landsat 8卫星数据，实现高效、大规模的土地覆盖类型自动识别。在本项目中，我们主要探讨的是利用Google Earth Engine（GEE）平台进行土地覆盖类型（Land Use and Land Cover, 简称LULC）分类的工作。LULC分类是地理信息系统（GIS）和遥感领域的一个重要任务，它有助于理解地球表面的动态变化，支持环境监测、城市规划、农业管理等多种应用。Landsat 8卫星是美国陆地卫星系列的最新成员，提供了高分辨率的多光谱图像数据，是进行地表特征分析的理想数据源。 1. **Landsat 8简介** Landsat 8是由NASA和USGS联合运行的一颗地球观测卫星，于2013年发射。它携带了两个主要传感器：陆地成像仪（OLI）和热红外传感器（TIRS），提供9个波段的高分辨率图像，涵盖了可见光、近红外和热红外区域，覆盖范围宽广，更新周期短，适合进行大规模的地表监测。 2. **GEE平台介绍** Google Earth Engine是一个强大的云计算平台，专为地球科学数据分析而设计。它拥有海量的遥感数据集，包括Landsat系列卫星数据，在线即可处理、分析和可视化这些数据。GEE的强大计算能力使得处理大量遥感数据成为可能，并且节省了时间和存储资源。 3. **监督分类方法** 监督分类是一种机器学习技术，通过已知样本（训练样本）来构建分类模型，然后将该模型应用于未知数据进行分类。在LULC分类中，我们会选取具有代表性的地物样本，如森林、水体和农田等，并利用Landsat 8的多光谱信息作为特征，训练分类器。 4. **GEE平台上的LULC分类流程** - 数据获取：在GEE平台上加载Landsat 8数据集，选择合适的时期和区域。 - 预处理：包括图像裁剪、辐射校正、大气校正及云层去除等步骤，以确保数据质量。 - 特征提取：利用不同波段组合（例如NDVI、NDWI指数）来提取反映地物特性的信息。 - 训练样本制备：手动或自动选取不同土地类型的像素作为训练样本，并赋予相应的类别标签。 - 模型建立：使用支持向量机（SVM）、随机森林等算法构建分类模型。 - 模型验证：通过独立的验证样本来评估模型性能，例如混淆矩阵和Kappa系数等指标。 - 分类预测：将模型应用于整个研究区域，并生成LULC分类结果图层。 - 后处理与评估：对分类结果进行后处理（如噪声消除、边界调整）并对比实地调查或历史数据来评估分类精度。 5. **GEE平台上的LULC分类文档** 该文件可能包含了项目实施的详细步骤、代码示例和注意事项等，通过阅读及分析可以帮助深入了解如何在GEE平台上进行LULC分类的具体操作与经验总结。综上所述，这个项目展示了利用Landsat 8遥感数据以及Google Earth Engine的强大功能来进行高效且准确的土地覆盖分类。借助监督学习方法从多光谱图像中提取信息并识别出不同类型的地表覆盖对于环境研究和管理具有重要意义。同时，GEE平台降低了遥感数据分析的门槛，使得更多研究人员能够参与到这一领域的工作当中来。

概率检测与虚警概率分析

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概率检测与虚警概率分析专注于研究在信号处理和统计推断领域中，如何有效地评估和优化目标检测系统性能。此主题探讨了在复杂噪声环境中，准确识别真实信号同时最小化错误报警的关键技术。通过对理论模型的深入剖析及实际应用案例的研究，旨在为雷达、通信和其他相关领域的研发提供指导与支持。在信号检测过程中，单个用户的检测概率与虚警概率之间存在着一定的关系。

数值流形法与非连续变形分析

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《数值流形法与非连续变形分析》是一本专注于介绍数值流形方法及非连续变形分析技术的专业书籍。该书深入探讨了这两种方法在解决岩土工程、结构力学等领域复杂问题中的应用，为研究者和工程师提供了一套强大的理论工具和技术手段。数值流形方法与非连续变形分析是国内新引进的数值算法，在工程应用方面具有很大的帮助。