利用Google Earth Engine实现CODED连续森林降级检测

资源摘要信息:"coded:Google Earth Engine上的持续降级检测" 知识点一：连续降级检测算法（CODED） 连续降级检测（Continuous Degradation Detection，简称CODED）是一种专门用于监测森林干扰的算法，特别是在评估低强度森林干扰方面表现出了较强的适用性。这种算法利用Landsat卫星数据作为主要信息源，其核心思想是通过分析和处理连续时间段内的土地覆盖变化来识别森林退化情况。CODED算法在实际应用中能够帮助研究人员和环保机构及时发现森林生态系统中的细微变化，并对森林健康状况进行实时监控。 知识点二：Landsat数据 Landsat项目是由美国国家航空航天局（NASA）管理的一系列地球观测卫星任务，自1972年以来一直在提供地球表面的连续观测数据。Landsat数据因其长期历史记录、全球覆盖、相对较高分辨率及免费获取等特点，在全球环境监测、资源管理和科学研究中扮演着重要角色。CODED算法就是通过分析Landsat卫星提供的多时相光学遥感影像来实现持续降级检测的。 知识点三：光谱分解模型 光谱分解模型是指利用遥感数据的多波段特性，通过数学算法分离出地表不同材料（如植被、土壤、水体等）的光谱特征。在CODED算法中，光谱分解模型用于处理Landsat数据，从而提高森林覆盖变化监测的准确性。通过分析不同时间点的光谱信息，模型可以区分出森林覆盖变化的细微差异，帮助识别出森林退化的现象。 知识点四：基于样本的退化森林评估 基于样本的评估方法是在森林退化监测领域常用的一种方法，它通过选取具有代表性的样本来推断整个区域的森林状况。CODED算法旨在创建分层的样本评估策略，这允许用户在不同的空间尺度上对退化的森林进行评估。分层抽样的策略有助于优化资源分配，并提供更加精细化的森林退化信息。 知识点五：Google Earth Engine平台 Google Earth Engine是一个强大的云端地理空间分析平台，它提供了大量的卫星影像和地理数据，允许用户进行大规模的数据处理和分析。CODED算法已经集成到了Google Earth Engine平台上，这意味着用户可以利用该平台提供的强大计算能力和丰富的地理数据来运行CODED算法，进行森林退化监测。 知识点六：Javascript编程 在资源摘要信息中提到的“带有运行该算法的Javascript代码的更新存储库”，表明用户可以通过编程语言Javascript来操作和运行CODED算法。Google Earth Engine支持Javascript作为其开发语言，用户可以使用Javascript编写脚本，在平台上执行算法，实现对遥感数据的处理和分析。对于熟悉Javascript的开发者来说，这为他们提供了一个便利的方式来利用CODED算法进行森林退化监测。 知识点七：数据存储系统 在资源摘要信息中并未直接提及数据存储系统，但结合标题和描述，可以推断CODED算法在处理连续的Landsat数据时需要依赖于一个稳定且高效的数据存储系统。这样的系统能够确保数据的持久性、可访问性和安全性，以便于算法的运算过程能够顺畅进行。由于该算法被集成在Google Earth Engine上，我们有理由相信该平台已经具备了相应的数据存储和管理能力。