Landsat数据CCDC算法：遥感影像变化监测与分类

资源摘要信息:"遥感影像变化监测matlab代码-CCDC算法" 遥感影像变化监测是利用遥感技术对地表覆盖物进行连续监测的领域，通过分析不同时间获取的遥感数据，来识别地表覆盖物的动态变化。本资源主要介绍了使用Matlab开发的连续变化检测和分类（CCDC）算法，该算法适用于处理Landsat系列卫星的数据，用于土地覆被变化分析。 CCDC算法： CCDC算法是一种先进的遥感数据分析方法，它利用时间序列分析来检测和分类地表覆盖物的变化。算法的核心在于构建每个像素的时间序列模型，并且可以适应各种变化情况，即使变化发生的时间和类型未知。CCDC算法能够处理长时间序列的数据，并且对于每种类型的变化，都能提供详细的时间信息和变化的持续时间。 Landsat数据： Landsat项目是由美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）共同发起的，旨在收集地球表面的图像数据。Landsat数据包含了从1972年开始至今的连续时间序列数据，是研究地球表面变化的宝贵资源。本资源中提到的“分析就绪”数据和“收集1”数据是指经过预处理和标准化的Landsat影像数据，这些数据可以直接用于CCDC算法的分析。 Matlab实现： 本资源中提供的Matlab代码，允许用户在64位Linux计算机上执行CCDC算法。Matlab是一个强大的数学计算和仿真软件，广泛应用于工程和科学领域。CCDC算法的Matlab实现使得研究人员可以方便地进行地表变化分析。 CCDC软件： CCDC软件的最新版本为13.01，该软件专注于变化检测，适用于分析就绪和收集1数据。尽管没有提供独立的分类软件，但CCDC算法本身就能够实现变化的检测和分类。 CCDC Assistor： CCDC Assistor 1.02是一个用户界面工具，用于辅助数据准备和地图提取，是CCDC算法的辅助软件。它为用户提供了一个可视化界面，通过这个界面，用户可以更加便捷地进行CCDC算法的参数设置、数据处理和结果展示等工作。CCDC Assistor正在持续开发中，未来将提供更多的功能。 输出文件： 执行CCDC算法后，会生成大量的Matlab文件，这些文件包含了每种时间序列模型的详细信息。输出文件中的“t_start”和“t_end”分别代表时间序列模型的开始和结束时间；“t_break”代表了观察到的第一个变化（中断）时间；而“系数”则列出了每个光谱带的每个时间序列模型的系数，这些系数对应于时间序列模型中的各项参数。 联系信息： 在资源描述中提到了康涅狄格大学自然资源与环境系的Zhe Zhu，如有疑问或需要进一步的帮助，可以与Zhe Zhu取得联系。 标签： 本资源被标记为“系统开源”，意味着CCDC算法和相关软件的源代码是开放的，用户可以免费获取并且根据自己的需要对代码进行修改和扩展。 文件名称列表： 资源压缩包的文件名称为“CCDC-master”，表明这是CCDC算法及其相关软件的主版本或核心代码库。用户可以通过下载并解压该文件来获取完整的Matlab代码和相关工具。 整体而言，本资源为研究者和专业人士提供了一套完整的工具和数据，用于在Landsat遥感影像上进行精确的土地覆被变化监测。通过使用CCDC算法和相关的软件工具，可以有效地分析长时间序列的数据，识别和分类地表的变化情况。