A Systematic Review of Landsat Data for Change Detection Applications: 50 Years of Monitoring the Earth
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With uninterrupted space-based data collection since 1972, Landsat plays a key role in systematic monitoring of the Earth’s surface, enabled by an extensive and free, radiometrically consistent, global archive of imagery. Governments and international organizations rely on Landsat time series for monitoring and deriving a systematic understanding of the dynamics of the Earth’s surface at a spatial scale relevant to management, scientific inquiry, and policy development. In this study, we identify trends in Landsat-informed change detection studies by surveying 50 years of published applications, processing, and change detection methods. Specifically, a representative database was created resulting in 490 relevant journal articles derived from the Web of Science and Scopus. From these articles, we provide a review of recent developments, opportunities, and trends in Landsat change detection studies. The impact of the Landsat free and open data policy in 2008 is evident in the literature as a turning point in the number and nature of change detection studies. Based upon the search terms used and articles included, average number of Landsat images used in studies increased from 10 images before 2008 to 100,000 images in 2020. The 2008 opening of the Landsat archive resulted in a marked increase in the number of images used per study, typically providing the basis for the other trends in evidence. These key trends include an increase in automated processing, use of analysis-ready data (especially those with atmospheric correction), and use of cloud computing platforms, all over increasing large areas. The nature of change methods has evolved from representative bi-temporal pairs to time series of images capturing dynamics and trends, capable of revealing both gradual and abrupt changes. The result also revealed a greater use of nonparametric classifiers for Landsat change detection analysis. Landsat-9, to be launched in September 2021, in combination with the continued operation of Landsat-8 and integration with Sentinel-2, enhances opportunities for improved monitoring of change over increasingly larger areas with greater intra- and interannual frequency.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle