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我最近想通过GEE直接统计长时间序列下长江下游流域的水体面积变化情况,如果通过传统做法很复杂,于是想到了使用GEE。下面是提取水体的效果图,时间是2000年的,你也可以设置显示2000-2019年中任意一年的水体数据。
代码链接:
读者可以先通过代码看看效果,下面我说一下最主要的思路:
1.数据源的选择;
2.数据的时间、地点筛选;
3.水体的标准设置;
4.影像数据导出;
5.统计长江水体面积;
6.时间迭代函数。
下面是每个步骤的做法:
1.数据源的选择:
水体数据源是JRC Monthly Water History, v1.1,这个数据库拥有1987年到现在的全球水体分布图,而这个数据库是根据LANDSAT数据提取的。
这个数据只有一个波段,3个值:0,1,2.。其中0代表没有数据;1代表有数据,不是水体;2代表有数据,是水体。
我们直接通过GEE的import功能,引进这个数据库:
2.数据的时间、地点筛选:
year是研究的年份,yantze_down是我上传的长江中下游的shp图;
//设置需要提取的区域,由于是上传的shp文件,需要转为geometry的格式
var yantze_down_region = yantze_down.geometry();
//设置需要提取的年份
var startDate = ee.Date.fromYMD(year, 1, 1);
var endDate = ee.Date.fromYMD(year, 12, 31);
//筛选JRC水体数据
var myjrc = jrc.filterBounds(yantze_down_region).filterDate(startDate, endDate);
3.水体的标准设置;
在这一步时一定要注意,由于JRC数据一年有12景,我们需要根据12景影像来统计一年的合成影像,而不是单单一景。所以合成方法是什么?我考虑到长江下游某些地方绘出翔一些低洼地暂时性积水,但这并不能算作湖泊。而我的目的是稳定性的湖泊、河流。所以我的合成方法是:
某个像素有7个月是水,则该像素为水体。
//在每个月份的影像中添加一个obs属性的波段,一个像素如果有数据,则为1,没有数据则为0
myjrc = myjrc.map(function(img){
var obs = img.gt(0);
return img.addBands(obs.rename('obs').set('system:time_start', img.get('system:time_start')));
});
//在每个月份的影像中添加一个onlywater属性的波段,一个像素如果有水则为1,没有水则为0
myjrc = myjrc.map(function(img){
var water = img.select('water').eq(2);
return img.addBands(water.rename('onlywater').set('system:time_start', img.get('system:time_start')));
});
//计算每个像素点在一年12景影像中, 有数据的次数
var totalObs = ee.ImageCollection(myjrc.select('obs')).sum().toFloat();
//计算每个像素点在一年12景影像中, 有水的次数
var totalWater = ee.ImageCollection(myjrc.select('onlywater')).sum().toFloat();
//统计每个像素点在一年中有水的比例
var floodfreq = totalWater.divide(totalObs).multiply(100);
//删除没有值的像素
var myMask = floodfreq.eq(0).not();
floodfreq = floodfreq.updateMask(myMask);
var viz = {min:0, max:50, palette: ['blue', 'white', 'green']};
var floodfreq1=floodfreq.clip(yantze_down_region);
var year_folder=year+"folder_gte";
//如果某个像素一年有7个月有水,则为水体
var gte60=floodfreq1.gte(60)
4.影像数据导出;
这个就太简单了,直接导出,文件名字为年份,不用详细说。
//导出影像
Export.image.toDrive({
image: gte60,
region: yantze_down_region,
// fileDimensions:2560,
scale: 30,
maxPixels : 1e13,
folder:year_folder,
description:year_folder});
Task里面就可以有每一年长江下游区域的水体TIFF图,点击下载
5.统计长江水体面积;
这个用reduce函数,直接统计水体面积,也很简单,不详细说。
//计算计算长江下游水体面积
var stats2 = gte60.reduceRegion({
reducer: ee.Reducer.sum(),
geometry: yantze_down_region,
scale: 30,
maxPixels: 1E13
});
print(year_folder);
print(stats2);
控制台里面输出每一年的水体像元个数,每一个像元的面积为30m*30m:
6.时间迭代函数。
因为我想统计长时间序列的水体数据,所以进行一个迭代。在这之前,先将前5个步骤封装,传入参数为年份,方便我们在时间迭代函数中进行调用:
//获取哪一年的,如果你想获取2000年到2019年,将条件改为i<20
for(var i=0;i<2;i++){
if (i<10){ var year='200'+i;}
if (i>10||i==10){ var year='20'+i;}
var yearn = parseInt(JSON.parse(year));
get_yearly_water(yearn);
}
提取水体的过程也就完成了,你按照我这个办法,可以提取全球任意地点长时间序列的水体数据,希望对你有帮助。
可以前往“地信遥感数据汇”获取更多数据。
https://www.gisrsdata.com/
VX:kitmyfaceplease2;欢迎关注公众号:锐多宝的地理空间;
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