Essa coleção contém resultados pré-calculados da execução do algoritmo de detecção e classificação de mudanças contínuas (CCDC, na sigla em inglês) em 20 anos de dados de refletância da superfície do Landsat. O CCDC é um algoritmo de descoberta de pontos de interrupção que usa o ajuste harmônico com um limite dinâmico de RMSE para detectar pontos de interrupção em dados de série temporal.
O conjunto de dados foi criado com base nas séries temporais de refletância de superfície do Landsat 5, 7 e 8, Coleção 1, Nível 1, usando todas as imagens diurnas entre 01/01/1999 e 31/12/2019. Cada imagem foi pré-processada para mascarar pixels identificados como nuvem, sombra ou neve (de acordo com a banda "pixel_qa"), pixels saturados e pixels com uma opacidade atmosférica > 300 (conforme identificado pelas bandas "sr_atmos_opacity" e "sr_aerosol"). Os pixels repetidos na sobreposição de cenas norte/sul foram duplicados. Os resultados foram gerados em blocos de 2 graus para todas as massas de terra entre -60° e +85° de latitude.
As imagens são adequadas para simplesmente mosaic() em uma imagem global.
O algoritmo CCDC foi executado com os parâmetros padrão, exceto dateFormat:
tmaskBands: ['green', 'swir']
minObservations: 6
chiSquareProbability: 0.99
minNumOfYearsScaler: 1.33
dateFormat: 1 (ano fracionário)
lambda: 20
maxIterations: 25000
Cada pixel na saída é codificado usando matrizes de comprimento variável. O comprimento externo de cada matriz (eixo 0) corresponde ao número de pontos de interrupção encontrados naquele local. As bandas de coeficientes contêm matrizes bidimensionais, em que cada matriz interna contém os fatores de escalonamento para os oito termos no modelo harmônico linear, na ordem: [offset, t, cos(ωt), sin(ωt), cos(2ωt), sin(2ωt), cos(3ωt), sin(3ωt)], em que ω = 2Π. Os modelos são dimensionados para produzir unidades de refletância (0,0 a 1,0) para as bandas ópticas e graus (K) / 100,0 para a banda térmica.
Como as bandas de saída são matrizes, só é possível reduzir a resolução delas usando uma política de pirâmide SAMPLE. Em níveis de zoom mais baixos, os resultados geralmente não são mais representativos dos dados de resolução total. Por exemplo, os limites dos blocos podem ser vistos devido às máscaras com redução de resolução.
Portanto, não é recomendável usar esse conjunto de dados em resoluções menores que 240 m/pixel.
Não há planos de adicionar recursos de depois de 2019 a esse conjunto de dados.
Bandas
Tamanho do pixel 30 metros
Bandas
Nome
Tamanho do pixel
Descrição
tStart
metros
Matriz unidimensional que contém a data de início de cada segmento (ano fracionário).
tEnd
metros
Matriz unidimensional que contém a data do fim de cada segmento (ano fracionário).
tBreak
metros
Matriz unidimensional que contém a data do ponto de interrupção detectado de cada segmento (ano fracionário).
numObs
metros
Matriz unidimensional que contém o número de observações encontradas em cada segmento.
changeProb
metros
Uma pseudoprobabilidade de que o ponto de interrupção detectado seja real.
BLUE_coefs
metros
Matriz bidimensional que contém coeficientes do modelo harmônico para a banda azul de cada segmento.
GREEN_coefs
metros
Matriz bidimensional que contém coeficientes do modelo harmônico para a banda verde, para cada segmento.
RED_coefs
metros
Matriz bidimensional que contém coeficientes do modelo harmônico para a banda vermelha, para cada segmento.
NIR_coefs
metros
Matriz bidimensional que contém coeficientes do modelo harmônico para a banda do infravermelho próximo, para cada segmento.
SWIR1_coefs
metros
Matriz bidimensional que contém coeficientes do modelo harmônico para a banda de infravermelho de ondas curtas (1,55 μm a 1,75 μm) de cada segmento.
SWIR2_coefs
metros
Matriz bidimensional que contém coeficientes do modelo harmônico para a banda de infravermelho de ondas curtas (2,09 μm a 2,35 μm) de cada segmento.
TEMP_coefs
metros
Matriz bidimensional que contém coeficientes do modelo harmônico para a banda térmica, para cada segmento.
BLUE_rmse
metros
Matriz unidimensional que contém o REMQ do modelo para a banda azul em cada segmento.
GREEN_rmse
metros
Matriz unidimensional que contém o REMQ do modelo para a faixa verde, em cada segmento.
RED_rmse
metros
Matriz unidimensional que contém o REMQ do modelo para a banda vermelha em cada segmento.
NIR_rmse
metros
Matriz unidimensional que contém o REMQ do modelo para a banda do infravermelho próximo, para cada segmento.
SWIR1_rmse
metros
Matriz unidimensional que contém o REMQ do modelo para a banda de infravermelho de ondas curtas (1,55 μm a 1,75 μm) de cada segmento.
SWIR2_rmse
metros
Matriz unidimensional que contém o REMQ do modelo para a banda de infravermelho de ondas curtas (2,09 μm a 2,35 μm) de cada segmento.
TEMP_rmse
metros
Matriz unidimensional que contém o REMQ do modelo para a banda térmica em cada segmento.
BLUE_magnitude
metros
Matriz unidimensional que contém a magnitude do ponto de interrupção detectado para a banda azul em cada segmento.
GREEN_magnitude
metros
Matriz unidimensional que contém a magnitude do ponto de interrupção detectado para a faixa verde em cada segmento.
RED_magnitude
metros
Matriz unidimensional que contém a magnitude do ponto de interrupção detectado para a banda vermelha em cada segmento.
NIR_magnitude
metros
Matriz unidimensional que contém a magnitude do ponto de interrupção detectado para a banda do infravermelho próximo em cada segmento.
SWIR1_magnitude
metros
Matriz unidimensional que contém a magnitude do ponto de interrupção detectado para a banda de infravermelho de ondas curtas 1 (1,55 μm a 1,75 μm) em cada segmento.
SWIR2_magnitude
metros
Matriz unidimensional que contém a magnitude do ponto de interrupção detectado para a banda de infravermelho de ondas curtas 2 (2,09 μm a 2,35 μm) em cada segmento.
TEMP_magnitude
metros
Matriz unidimensional que contém a magnitude do ponto de interrupção detectado para a banda térmica em cada segmento.
Essa coleção contém resultados pré-calculados da execução do algoritmo de detecção e classificação de mudanças contínuas (CCDC, na sigla em inglês) em 20 anos de dados de refletância da superfície do Landsat. O CCDC é um algoritmo de descoberta de pontos de interrupção que usa o ajuste harmônico com um limite dinâmico de RMSE para detectar pontos de interrupção em dados de série temporal. O conjunto de dados foi criado com base em…
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe Google Global Landsat-based CCDC Segments dataset provides precomputed results of the Continuous Change Detection and Classification (CCDC) algorithm applied to 20 years of Landsat data (1999-2019).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCCDC detects breakpoints in time-series data using harmonic fitting with a dynamic RMSE threshold, identifying changes in land cover and land use.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset covers landmasses between -60° and +85° latitude at a 30-meter resolution, derived from Landsat 5, 7, and 8 Collection-1, Tier-1 surface reflectance data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEach pixel contains information about detected breakpoints, including start and end dates, magnitude of change, and harmonic model coefficients for various spectral bands.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is available in Earth Engine and is intended for research, education, and non-profit use under a CC-BY-4.0 license.\u003c/p\u003e\n"]]],["The dataset, available from 1999-01-01 to 2020-01-01 via Google Earth Engine, provides precomputed results from the Continuous Change Detection and Classification (CCDC) algorithm applied to 20 years of Landsat data. Using harmonic fitting, CCDC identifies breakpoints in time-series data across landmasses between -60° and +85° latitude. The output, at 30-meter resolution, includes start, end, and breakpoint dates, observation counts, change probabilities, model coefficients, RMSE, and breakpoint magnitudes for various spectral bands.\n"],null,["# Google Global Landsat-based CCDC Segments (1999-2019)\n\nDataset Availability\n: 1999-01-01T00:00:00Z--2020-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Google](https://earthengine.google.com/)\n\nTags\n:\n[change-detection](/earth-engine/datasets/tags/change-detection) [google](/earth-engine/datasets/tags/google) [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [landsat-derived](/earth-engine/datasets/tags/landsat-derived) [landuse](/earth-engine/datasets/tags/landuse) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) \n\n#### Description\n\nThis collection contains precomputed results from running the\nContinuous Change Detection and Classification (CCDC) algorithm on\n20 years of Landsat surface reflectance data. CCDC is a break-point\nfinding algorithm that uses harmonic fitting with a dynamic RMSE\nthreshold to detect breakpoints in time-series data.\n\nThe dataset was created from the Landsat 5, 7, and 8 Collection-1, Tier-1,\nsurface reflectance time series, using all daytime images between 1999-01-01\nand 2019-12-31. Each image was preprocessed to mask pixels identified as\ncloud, shadow, or snow (according to the 'pixel_qa' band), saturated pixels,\nand pixels with an atmospheric opacity \\\u003e 300 (as identified by the\n'sr_atmos_opacity' and 'sr_aerosol' bands). Pixels repeated in\nnorth/south scene overlap were deduplicated. The results were\noutput in 2-degree tiles for all landmasses between -60° and +85° latitude.\nThe images are suitable to simply mosaic() into one global image.\n\nThe CCDC algorithm was run with the default algorithm parameters except for\nthe dateFormat:\n\n- tmaskBands: \\['green', 'swir'\\]\n- minObservations: 6\n- chiSquareProbability: 0.99\n- minNumOfYearsScaler: 1.33\n- dateFormat: 1 (fractional year)\n- lambda: 20\n- maxIterations: 25000\n\nEach pixel in the output is encoded using variable length arrays. The outer\nlength of each array (axis 0) corresponds to the number of breakpoints\nfound at that location. The coefs bands contain 2-D arrays, where each inner\narray contains the scaling factors for the 8 terms in the linear harmonic\nmodel, in the order: \\[offset, t, cos(ωt), sin(ωt), cos(2ωt),\nsin(2ωt), cos(3ωt), sin(3ωt)\\], where ω = 2Π. The\nmodels are scale to produce refelectance units (0.0 - 1.0) for the optical\nbands and degrees (K) / 100.0 for the thermal band.\n\nNote that since the output bands are arrays and can only be downsampled\nusing a SAMPLE pyramiding policy. At lower zoom levels, the\nresults are usually no longer representative of the full-resolution data,\nand, for instance, tile boundaries can be seen due to the downsampled masks.\nIt's therefore not recommended to use this dataset at resolutions less than\n240m/pixel.\n\nThere are no current plans to add post-2019 assets to this dataset.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n30 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Pixel Size | Description |\n|-------------------|------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `tStart` | meters | 1-D Array containing the date of the start of each segment (fractional year). |\n| `tEnd` | meters | 1-D Array containing the date of the end of each segment (fractional year). |\n| `tBreak` | meters | 1-D Array containing the date of the detected breakpoint of each segment (fractional year). |\n| `numObs` | meters | 1-D Array containing the number of observations found in each segment. |\n| `changeProb` | meters | A pseudo-probability of the detected breakpoint being real. |\n| `BLUE_coefs` | meters | 2-D array containing harmonic model coefficients for the blue band, for each segment. |\n| `GREEN_coefs` | meters | 2-D array containing harmonic model coefficients for the green band, for each segment. |\n| `RED_coefs` | meters | 2-D array containing harmonic model coefficients for the red band, for each segment. |\n| `NIR_coefs` | meters | 2-D array containing harmonic model coefficients for the near-infrared band, for each segment. |\n| `SWIR1_coefs` | meters | 2-D array containing harmonic model coefficients for the shortwave-infrared (1.55μm-1.75μm) band, for each segment. |\n| `SWIR2_coefs` | meters | 2-D array containing harmonic model coefficients for the shortwave-infrared (2.09μm-2.35μm) band, for each segment. |\n| `TEMP_coefs` | meters | 2-D array containing harmonic model coefficients for the thermal band, for each segment. |\n| `BLUE_rmse` | meters | 1-D array containing the RMSE of the model for the blue band, for each segment. |\n| `GREEN_rmse` | meters | 1-D array containing the RMSE of the model for the green band, for each segment. |\n| `RED_rmse` | meters | 1-D array containing the RMSE of the model for the red band, for each segment. |\n| `NIR_rmse` | meters | 1-D array containing the RMSE of the model for the near-infrared band, for each segment. |\n| `SWIR1_rmse` | meters | 1-D array containing the RMSE of the model for the the shortwave-infrared (1.55μm-1.75μm) band, for each segment. |\n| `SWIR2_rmse` | meters | 1-D array containing the RMSE of the model for the shortwave-infrared (2.09μm-2.35μm) band, for each segment. |\n| `TEMP_rmse` | meters | 1-D array containing the RMSE of the model for the thermal band, for each segment. |\n| `BLUE_magnitude` | meters | 1-D array containing the magnitude of the detected breakpoint for the blue band, for each segment. |\n| `GREEN_magnitude` | meters | 1-D array containing the magnitude of the detected breakpoint for the green band, for each segment. |\n| `RED_magnitude` | meters | 1-D array containing the magnitude of the detected breakpoint for the red band, for each segment. |\n| `NIR_magnitude` | meters | 1-D array containing the magnitude of the detected breakpoint for the near-infrared band, for each segment. |\n| `SWIR1_magnitude` | meters | 1-D array containing the magnitude of the detected breakpoint for the shortwave-infrared-1 (1.55μm-1.75μm) band, for each segment. |\n| `SWIR2_magnitude` | meters | 1-D array containing the magnitude of the detected breakpoint for the shortwave-infrared-2 (2.09μm-2.35μm) band, for each segment. |\n| `TEMP_magnitude` | meters | 1-D array containing the magnitude of the detected breakpoint for the thermal band, for each segment. |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n**Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine) \n[Google Global Landsat-based CCDC Segments (1999-2019)](/earth-engine/datasets/catalog/GOOGLE_GLOBAL_CCDC_V1) \nThis collection contains precomputed results from running the Continuous Change Detection and Classification (CCDC) algorithm on 20 years of Landsat surface reflectance data. CCDC is a break-point finding algorithm that uses harmonic fitting with a dynamic RMSE threshold to detect breakpoints in time-series data. The dataset was created from the ... \nGOOGLE/GLOBAL_CCDC/V1, change-detection,google,landcover,landsat-derived,landuse,landuse-landcover \n1999-01-01T00:00:00Z/2020-01-01T00:00:00Z \n-60 -180 72 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://earthengine.google.com/)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/GOOGLE_GLOBAL_CCDC_V1)"]]