gee 连续变化检测和分类ccdc
时间: 2025-04-19 10:25:02 浏览: 29
### 使用 GEE 平台实现 CCDC 连续变化检测和分类
#### 安装与导入库
为了在 Google Earth Engine (GEE) 中使用 CCDC 算法,首先需要安装并加载必要的 Python 库。
```python
import ee
ee.Initialize()
```
#### 初始化 EE 数据集
定义研究区域以及所需的时间范围,并初始化 Landsat 图像集合用于后续处理。
```python
# 设置感兴趣区(AOI)
aoi = ee.Geometry.Polygon(
[[[37.9, 8.5], [37.9, 12.5],
[40.5, 12.5], [40.5, 8.5]]])
# 创建Landsat影像合集
landsatCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR') \
.filterBounds(aoi) \
.filterDate('2015-01-01', '2020-12-31')
```
#### 执行 CCDC 分析
调用 `geeccdc` 函数来执行连续变化检测算法。此函数会自动分割输入的时间序列数据成多个线性片段,并返回每个片段的信息。
```python
def apply_ccdc(image_collection):
ccdc_result = image_collection.ccdc({
'maxNumSegments': 5,
'minSegmentLength': 60,
'bandNames': ['B4', 'B5'],
'mask': aoi})
return ccdc_result
ccdc_output = apply_ccdc(landsatCollection)
```
#### 时间序列段分类
对由 CCDC 输出得到的时间序列段进行分类操作。这里采用监督学习的方式训练随机森林模型来进行最终的土地利用/覆被类型的判定[^1]。
```python
training_data = ee.FeatureCollection([
# 假设这里是已经标注好的样本点...
])
classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train(training_data)
classified_segments = ccdc_output.classify(classifier)
```
#### 可视化结果
最后一步是将上述计算的结果可视化出来以便直观查看不同类别之间的分布情况。
```python
Map.addLayer(classified_segments.randomVisualizer(), {}, ' Classified Segments')
Map.centerObject(aoi, 8)
```
通过以上流程可以在 GEE 平台上完成从获取卫星图像到应用 CCDC 技术直至获得土地覆盖类型图的过程[^2]。
阅读全文
相关推荐















