使用GEE计算Landsat 8数据中的水域面积
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@小白创作中心
使用GEE计算Landsat 8数据中的水域面积
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/142102055
本文将介绍如何使用Google Earth Engine(GEE)平台处理Landsat 8卫星数据,计算指定区域的水域面积。通过NDWI(归一化差异水体指数)的计算和分析,可以有效地监测和评估水体变化。
NDWI指数简介
NDWI指数,全称为归一化差异水体指数(Normalized Difference Water Index),是一种用于遥感图像分析中水体检测和提取的指数。NDWI指数利用了绿光和近红外波段反射率之间的差异来区分水体和陆地。公式如下:
NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)
其中,Green代表绿光波段的反射率,NIR代表近红外波段的反射率。
NDWI值的范围从-1到1,较高的值表示像素更有可能是水体,较低的值则表示更有可能是陆地。一般来说,NDWI值大于0.3被认为是水体,而小于0.3被认为是陆地。
NDWI指数广泛应用于水体监测、湖泊监测、洪水监测、冰川监测等领域,对于全球水资源管理和环境研究具有重要意义。
GEE函数说明
ee.Image.pixelArea()
生成一个图像,其中每个像素的值是该像素的面积(单位为平方米)。返回的图像有一个名为“区域”的波段。
reduceRegion()
对特定区域中的所有像素应用缩减器。缩减器的输入数量必须与输入图像的频段相同,或者必须有一个输入并且将为每个频段重复。返回缩减器输出的字典。
代码实现
// 定义研究区域
var coordinates = [
[42.000552219688586, 38.18969302118053],
[43.868228000938586, 38.18969302118053],
[43.868228000938586, 39.209978258633186],
[42.000552219688586, 39.209978258633186],
[42.000552219688586, 38.18969302118053]
];
var roi = ee.Geometry.Polygon(coordinates);
// 设置时间范围
var time_start = '2023';
var time_end = '2024';
// 获取Landsat 8数据并进行预处理
var landsat = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2")
.filterDate(time_start, time_end)
.filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', 10))
.filter(ee.Filter.calendarRange(6, 9, 'month'))
.filterBounds(roi)
.map(function(img) {
var bands = img.select('SR_.*').multiply(2.75e-05).add(-0.2);
var ndwi = bands.normalizedDifference(['SR_B3', 'SR_B5']).rename('ndwi');
return img.addBands(ndwi);
});
// 添加NDWI图层
Map.addLayer(landsat.clip(roi), [], 'ndwi_summer', false);
Map.addLayer(landsat.clip(roi).gt(0), [], 'ndwi_thr', false);
// 创建掩膜并计算像素面积
var thr = landsat.gt(0.1);
var mask = thr.updateMask(thr);
Map.addLayer(mask, [], 'ndwi_masked', false);
var pixel_area = mask.multiply(ee.Image.pixelArea().divide(1e6));
Map.addLayer(pixel_area.clip(roi), [], 'ndwi_pixel_area', false);
// 计算水域面积
var lake_area = pixel_area.reduceRegion({
reducer: ee.Reducer.sum(),
geometry: roi,
scale: 100
});
print(ee.Number(lake_area));
结果展示
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