连续变化检测和分类 (CCDC)

1 背景

1.1 土地变化监测

土地覆盖变化影响自然和人为环境，被全球气候观测系统视为基本气候变量。例如，荒漠化导致土地覆盖从植物生态系统转变为沙漠，森林砍伐导致森林转变为人类改变的土地用途，城市发展可以将自然环境转变为被建筑物和道路覆盖的环境。为了了解这些转变的影响，有必要在国家到区域范围内对其进行量化，这可以通过遥感分析来实现。

使用遥感数据进行土地变化监测需要将图像转化为有关景观变化的有用信息的方法。一种已被广泛应用的方法是连续变化检测和分类（CCDC；Zhu 和 Woodcock 2014）。本教程将演示如何在 Google Earth Engine 上应用 CCDC 来进行土地变化监测。

2 学习目标

在本教程结束时，用户应该能够：

• 描述 CCDC 的关键组件，包括不同的算法参数。
• 使用“点击”界面以及使用 Javascript 编程语言编写脚本来运行 CCDC。
• 创建光谱和土地覆盖变化地图。

2.1 先决条件

• Google 地球引擎 (GEE) 概念
  • 获取用户帐户
  • GEE 中的图像处理
  • 函数的基本语法
  • 基本图像处理，包括图像选择、云筛选、马赛克和合成

> 注意：请参阅 OpenMRV 上的流程“预处理”和工具“GEE”，了解有关在 Google Earth Engine 中工作的更多信息和资源。