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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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简介：
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。

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  • 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 Tools: Google Earth Engine 脚本工具
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    GEE Tools是一款专为Google Earth Engine设计的脚本开发辅助工具，旨在帮助用户更高效地编写、调试和分享地球观测数据处理代码。 Google Earth Engine工具是一组与Google Earth Engine Python API配合使用的工具，它们可能有助于解决或自动完成某些流程。您可以从具有类似功能的代码编辑器中导入一个JavaScript模块。新版0.3.0将此包装分为两部分。现在geetools仅包含与Google Earth Engine相关的功能和方法，因此您可以在任何喜欢的Python环境中使用该模块。 对于Jupyter工作，我创建了另一个名为ipygee的新包（版本0.5.0），进行了重大更改，并将其一分为二。在新版本0.6.0中也进行了类似的拆分处理：制作图像带的功能现在作为独立软件包提供。geetools.collection功能现位于一个单独的封装内，可以通过pip install进行安装。
     
  • 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。
     
  • CCDC GOLD 5.3 Linux.7z
    优质
    CCDC GOLD 5.3 Linux.7z 是一款用于网络安全竞赛和教育目的的操作系统压缩文件，基于Linux发行版，内含模拟真实网络环境所需的各种工具和服务。 CCDC GOLD Suite 5.3 for Linux is a molecular modeling and docking simulation software, which includes the installation package, authorization file, and patches. GOLD has achieved success in virtual screening, lead optimization, and identifying the correct binding mode of active molecules. It is comprehensively validated and widely used to make confident predictions about binding modes and achieve high database enrichments. GOLD reliably identifies the correct binding mode for a large range of test cases and has been shown to perform favorably against other docking tools in numerous independent studies. GOLD offers extensive configurability, allowing users to leverage their knowledge of protein-ligand systems to maximize docking performance. It enables complete user control over speed versus accuracy settings, from efficient virtual screening of large compound libraries to highly accurate exhaustive sampling for lead optimization. With a wide range of scoring functions and customizable docking protocols available, GOLD provides consistently high performance across various receptor types. GOLD accounts for receptor flexibility through side-chain flexibility and ensemble docking, which is particularly important. Ensemble docking with GOLD addresses the challenge of model selection without resorting to computationally expensive sequential docking of ligands into multiple protein structures. A variety of constraints can be applied to ensure that key hydrogen bond interactions are fulfilled or to bias results toward a known binding motif. Unfavorable ligand conformations can also be eliminated by utilizing customizable torsion angle distributions and an extensive library of ring conformations extracted from the Cambridge Structural Database.
     
  • GEE-CMIP5-气候数据处理：利用Google Earth Engine (JavaScript)...
    优质
    本项目运用Google Earth Engine平台及JavaScript语言，对CMIP5气候变化模型数据进行高效处理与分析，旨在探索全球气候变化趋势及其影响。 从一般环流模型（GCM）中提取降级的每日数据，并使用有用的JavaScript程序在CMIP5阶段下载历史和预计的气候数据（RCP 4.5和8.5）。
     
  • 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
    优质
    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...）。
     
  • 关于LandTrendr和CCDC的演示文稿
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    本演示文稿将介绍LandTrendr与CCDC两种技术工具及其在监测土地利用变化、森林资源管理中的应用，探讨其优缺点及未来发展方向。 LandTrendr 和 CCDC 是两个用于分析时间序列数据的工具，在遥感和地球科学领域应用广泛。以下是关于这两个工具的解读及知识点总结。 **时间序列分析** 时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行研究，以识别其中的趋势、模式与变化规律。这种方法在多个学科中都有广泛应用，包括遥感、气候学以及经济学等。通过这种技术，研究人员可以更深入地理解地球表面的动态变化情况。 **LandTrendr** LandTrendr 是一款基于 Google Earth Engine 的时间序列分析工具，它能够处理来自 Landsat、MODIS 和 Sentinel-2 等卫星的数据集，并生成反映土地利用和覆盖变化的时间序列图像。该工具在生态系统监测、森林退化评估以及气候变化研究等方面表现出色。 **CCDC (Continuous Change Detection and Classification)** 连续变化检测与分类（CCDC）是另一种基于机器学习的方法，用于识别并分类地球表面的变化情况。它同样支持多种遥感数据源的分析，并能够提供详细的时间序列信息和动态变化图谱，在生态系统监测及森林保护等领域具有重要的应用价值。 **GEO for Good** 这是一个致力于利用地球观测技术解决全球性挑战的项目平台。通过汇集科学家、政策制定者和技术专家，该项目旨在促进对气候变化、生态监测以及灾害响应等方面的研究与合作交流。 **LT-GEE Training** 这是一系列在线培训课程，专注于教授如何使用 LandTrendr 和 CCDC 进行时间序列分析的技术和方法论知识。参与者可以学习到这两种工具的基本概念及其在实际研究中的应用案例和技术操作步骤。 **变化检测（Change Detection）** 变化检测是指识别地球表面随时间发生的改变过程，以揭示生态系统等自然环境的变化趋势。这项技术广泛应用于生态系统的长期监测、森林覆盖度的动态分析以及气候变化的研究等领域中，并且 LandTrendr 和 CCDC 都是实施此类研究的有效工具。 **动态景观过程（Dynamic Landscape Processes）** 此概念涵盖了地球表面由于各种因素引起的一系列变化，包括气候变迁、土地使用转换及生态系统演变等。理解这些自然现象对于开展有效的生态监测和气候变化分析至关重要。LandTrendr 和 CCDC 提供了强大的技术手段来追踪并解析这类复杂的变化过程。 综上所述，LandTrendr 与 CCDC 是遥感领域内不可或缺的工具，它们为科学家们提供了深入探索地球表面动态变化规律的强大途径。
     
  • 使用GEE Google Earth Engine批量裁剪和下载MODIS数据
    优质
    本教程介绍如何利用Google Earth Engine平台高效地进行MODIS卫星数据的批量裁剪与下载，适用于地球科学及环境研究领域。 这段代码用于在Google Earth Engine (GEE)上读取并处理MODIS数据集中的NDVI数据。它能够裁剪、下载数据，并支持批量操作，使用起来非常便捷且运行稳定。
     
  • 使用Google Earth Engine (GEE) 在线计算NDVI和FVC并进行批量下载的方法.pdf
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    本文档详细介绍了如何利用Google Earth Engine平台在线计算植被指数（如NDVI和FVC），并提供了一套完整的流程用于数据的批量下载，为生态学研究提供了便利。 Google Earth Engine（GEE）是一个在线平台，可以用来计算归一化植被指数（NDVI）和植被覆盖度（FVC），并支持批量下载数据。 NDVI是遥感中常用的指标之一，用于评估地表的植被覆盖率及生长状况。其计算公式为：NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)，其中 NIR 表示近红外波段反射率，RED 则表示可见光红波段反射率。NDVI 的取值范围从-1到1不等；数值越大代表植被覆盖率越高。当 NDVI 为0时，则表明没有植被覆盖，而若其为1则意味着完全被植被覆盖。 FVC（即植被覆盖度）定义为地表实际由植物占据的面积占总面积的比例，该值同样可通过NDVI来估算：一般情况下，随著NDVI数值增加，相应的植被覆盖率也会随之上升。因此，在进行生态环境监测、自然资源评估等方面时，这两个参数都是重要参考依据。 通过使用GEE平台上的功能和服务，用户能够方便地获取这些关键数据指标，并对特定区域内的植被状况进行全面分析与研究。
     
  • geeTools：用于遥感与空间分析的Google Earth Engine工具
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    geeTools是一款专为遥感和空间数据分析设计的软件工具包，它充分利用了Google Earth Engine平台的强大计算能力，支持用户高效处理大规模地球观测数据。 Google Earth Engine的遥感和空间分析工具。 用法 要导入模块，请在您的GEE脚本中包含以下代码： ```javascript var foo = require(users/aazuspa/geeTools:{module name}); foo.bar(); ``` 例如： ```javascript var fire = require(users/aazuspa/geeTools:fire.js); fire.calculateBurnSeverity(...); ``` 例子 烧伤严重程度 使用火灾前和火灾后的图像来计算火灾前和火灾后的NBR，dNBR（Key和Benson，2005），RdNBR（Miller和Thode，2007）以及基础区域死亡率（Reilly等人，2017）。