GEE：计算非水体概率影像 编程

GEE：计算非水体概率影像 编程

Google 地球引擎（Google Earth Engine，简称 GEE）是一个强大的云平台，可用于分析和可视化遥感数据。它提供了丰富的图像处理功能和大规模数据处理能力，使得进行复杂地理空间分析变得更加容易。本文将介绍如何使用 GEE 平台来计算非水体概率影像，并提供相应的源代码。

为了计算非水体概率影像，我们将使用 Landsat 影像数据，该数据源包含了高质量的遥感图像。首先，我们需要选择一段时间内的影像数据作为输入，这样可以获得对地表变化的连续观测。在本例中，我们选择了 2010 年至 2020 年之间的 Landsat 影像数据。

接下来，我们需要预处理影像数据，以便进行后续的非水体计算。首先，我们将选择合适的波段组合，以增强非水体的可分辨性。例如，我们可以选择短波红外（SWIR）和近红外（NIR）波段。然后，我们可以对影像进行云掩膜，以排除云覆盖的区域对计算结果的影响。

以下是使用 GEE 平台的 Python API 编写的示例代码：

import ee

# 初始化 Earth Engine
ee.Initialize()

# 定义感兴趣区