GEE:计算非水体概率影像 编程

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本文介绍如何利用Google地球引擎(GEE)计算非水体概率影像,涉及Landsat数据预处理、云掩膜、归一化水体指数(NDWI)计算及非水体概率影像的生成,适用于地表变化分析和水资源管理等领域。

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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
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