CCDC土地覆盖变化检测与分类算法发布

资源摘要信息:"CCDC-master.zip文件名为“The Texas Way”，是一套针对土地覆盖连续变化检测和分类(Continuous Change Detection and Classification, CCDC)算法的实现，利用了所有可用的Landsat数据。该文件由德克萨斯科技大学地球科学系的Zhe Zhu博士开发。如果您对该算法有任何疑问，可以通过电子邮件联系Zhe Zhu博士(zhe.***)。 CCDC软件现已在线提供。最新版本为13.01，适用于变化检测。该软件支持分析准备好的数据(Analysis Ready Data)和Collection 1数据，并且只能在64位Linux机器上运行。目前不提供分类软件，因为运行该软件需要训练数据。 CCDC Assistor 1.0 beta版本同样可以在该资源中找到，它是一个用于协助数据准备和地图提取的用户界面工具。更多功能将会陆续添加。" 知识点详细说明: ***DC算法: CCDC是一种先进的遥感图像处理方法，主要用于遥感数据的时间序列分析。它能够对地表进行连续的监测和分类，以识别和分析地表覆盖随时间的变化。CCDC算法能够在长时间序列的Landsat卫星图像数据中检测出细小的、渐进的、以及快速的土地覆盖变化。 2. 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)联合进行的一系列地球观测卫星任务。Landsat数据提供了长达几十年的地球表面观测记录，是研究全球和区域尺度土地覆盖变化的重要数据源。 3. Analysis Ready Data: Analysis Ready Data（ARD）是指经过预处理，能够直接用于分析的数据，简化了遥感数据处理流程。ARD解决了从原始影像到分析产品转换中常见的障碍，如大气校正、几何校正、云和云影遮挡等问题。 4. Collection 1数据: Collection 1是Landsat数据产品的一个新的分类系统，旨在提高Landsat数据集的质量和一致性。它改进了数据的质量控制、元数据和数据格式，使得数据更加方便用户使用。 5. 64位Linux机器: CCDC软件仅支持运行在64位Linux操作系统上的计算机。这意味着用户需要具备适当的硬件和操作系统环境以安装和运行该软件。 6. 训练数据: 在机器学习和模式识别领域，训练数据是用于训练分类器或模型的数据集。训练数据通常需要事先被标记或分类，以便软件能够学习识别不同类型的特征或模式。 7. 分类软件: 分类软件是指用于自动将数据分配到不同类别或类别的软件。在遥感领域，分类软件可以用于将不同的地表特征，如水体、植被、城市地区等，进行自动识别和分类。 ***DC Assistor工具: CCDC Assistor是一个用户界面工具，它旨在简化和自动化CCDC的数据准备和地图提取过程。工具的图形界面允许用户更容易地处理数据和生成产品，而无需深入了解CCDC算法的复杂性。 总结以上知识点，CCDC-master.zip文件包含了用于处理Landsat数据的先进变化检测算法。该算法支持最新的ARD和Collection 1数据，且专门为64位Linux环境设计。尽管目前没有提供用于执行土地覆盖分类的软件，但有CCDC Assistor工具支持数据的准备和地图提取。文件背后的科研团队由Zhe Zhu博士领导，致力于该领域的持续开发和改进。