连续变化检测与分类（Continuous Change Detection and Classification, CCDC）是一种土地变化监测算法，旨在对卫星数据的时间序列进行操作，特别是Landsat数据。CCDC包括两个部分，其一是变化检测算法（Change Detection Component, CCD），其二是分类算法（Classification）。
本文将分别介绍CCDC的这两个算法的代码。通过本文，你将学习如何在 Google Earth Engine (GEE) 平台上运行 CCD 算法、解释其输出结果以及可视化系数和变化信息，以及学会使用 CCDC 进行分类。
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文章目录
- 一、变化检测组件（Change Detection Component, CCD）
- 1.1 生成CCD检测结果数组
- 1.2 干扰信息
- 1.3 恢复信息
- 1.4 变化信息
- 1.5 精度验证
- 1.5.1 目视解译方法
- 1.5.2 APP验证
- 二、分类组件（Classification）
一、变化检测组件（Change Detection Component, CCD）
CCD 组件负责检测地表的变化情况，主要基于时间序列的光谱变化来识别土地覆盖或土地利用的变化。它使用了一个连续的时间序列分析方法，通过对每个像素点拟合一个时间序列模型，来描述每个像素随时间的变化趋势，并检测那些不符合预期模型的行为，从而识别出变化的发生。当模型检测到光谱特征发生显著变化时，认为该像素发生了变化（如土地利用变更、森林砍伐等）。
1.1 生成CCD检测结果数组
CCDC的基础，之后的所有操作都必须使用这段代码生成的结果进行。
参考博客《GEE：连续变化检测 CCD 第一步（导出ee.Algorithms.TemporalSegmentation.Ccdc函数的结果）》。
1.2 干扰信息
参考博客《GEE：连续变化检测 CCDC 提取断点信息（干扰时间、干扰幅度、干扰次数）》
1.3 恢复信息
参考博客《GEE：连续变化检测 CCDC 提取断点信息（恢复时间、恢复幅度、恢复次数）》
1.4 变化信息
参考博客《GEE：连续变化检测 CCDC 提取变化信息（变化次数、第一次变化时间、最后一次变化时间）》、《GEE：连续变化检测 CCDC 提取断点信息（第一次/最后一次的干扰/恢复）》。
1.5 精度验证
1.5.1 目视解译方法
参考博客《GEE：基于Landsat的验证影像获取和下载》或者《GEE：通过 CCDC 内置 API 进行变化检测精度验证》。
1.5.2 APP验证
https://parevalo_bu.users.earthengine.app/
在APP中找到变化点，点击，查看时序中断点是否准确。
// 待更新
##### 1.5 在空间中可视化时间段的系数
##### 1.6 可视化由检测到的时间段生成的预测图像
##### 1.7 可视化变化信息
##### 1.8 使用数组图像函数
##### 1.9 在导出图像时附加用户定义的元数据
二、分类组件（Classification）
// 待更新
