利用Google Earth Engine和JRC全球水体数据计算湖泊面积：以年青海湖为例

最新推荐文章于 2025-03-15 11:01:38 发布
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Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云计算平台，可以用于分析和可视化地球观测数据。其中，JRC全球水体数据提供了全球范围内的水体分布信息。在本文中，我们将利用GEE平台和JRC全球水体数据来计算湖泊面积，并以中国的年青海湖为例进行演示。

首先，我们需要在GEE平台上导入JRC全球水体数据。代码如下：

// 导入JRC全球水体数据
var waterDataset = ee.Image("JRC/GSW1_2/GlobalSurfaceWater");

// 选择水体覆盖的图层
var waterLayer = waterDataset
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Google Earth Engine（GEE）——利用JRC全球水体数据求湖泊面积以2000—2020年青海湖为例
此星光明博客
03-18 4158
问题： 之前写了一篇关于JRC水体面积分析和下载的文章，但是前两天有同学问到，如何进行青海湖面积水体的分析，逐月还是逐年的我记不清楚了，但其实都一样，只是在时间筛选的过程中有所不同而已。上次的链接： (111条消息) Google Earth Engine（GEE）——JRC全球水体数据下载（以河南省为例）_此星光明的博客-优快云博客 实验目的： 本次的实验目的主要是，再上一次的基础上在线进行水体面积的分析，通过像素的面积来计算，而并非通过我们的NDWI水体指数的计算来统计，因为上一次通过直接下载
使用Google Earth Engine下载JRC全球水体数据
LrlDebug的博客
09-21 900
通过Google Earth Engine平台和提供的源代码，研究人员和水资源管理者可以方便地获取和利用这一重要的水资源监测数据集，从而开展相关的研究和决策支持工作。要使用Google Earth Engine下载JRC全球水体数据，首先需要在Google Earth Engine平台上进行注册和登录。JRC全球水体数据是由欧洲联合研究中心开发的高分辨率全球水体分类数据集，覆盖了整个地球的陆地和水域。下载完成后，你可以使用各种遥感数据处理软件来打开和分析这些数据，以满足不同的研究和应用需求。
笔记11 JRC水体数据集
最新发布
qq_43568283的博客
03-15 468
全球河流洪灾风险图是一种网格化数据集，表示河流网络沿线的洪灾，涵盖七种不同的洪灾重现期（从 10 年 1 次到 500 年 1次）。新地图的输入河流数据是通过开源水文模型 LISFLOOD 生成的，而洪灾模拟是使用流体力学模型 LISFLOOD-FP 执行的。这些地图可用于评估人口和经济资产面临的河流洪灾风险，以及进行洪灾风险评估。该数据集是在哥白尼应急管理服务的框架下创建的。该图绘制了过去 35 年来地表水的空间和时间分布情况的不同方面。此产品包含有关计算全球地表水数据集所用观测数据的元数据。
JRC Water Retention Index JRC保水指数-数据集
03-28
WRI是一项综合指标，旨在评估景观调节和保留流经该景观的水的能力。该指标表明，景观的保水能力可能不足，再加上极端降雨，可能导致更高的洪水风险或水资源短缺。WRI是无量纲的，并考虑了植被的拦截作用，土壤的持水能力以及土壤和基岩的相对能力，以允许水渗透。另外考虑了土封和坡度的影响。
使用Google Earth Engine将JRC水体数据转化为矢量数据（GEE）
TpjtRuby的博客
09-21 833
我们将使用GEE来将这些水体数据转化为矢量数据，以便进行进一步的分析和可视化。本文将介绍如何使用GEE将JRC水体数据转化为矢量数据。通过上述代码，我们成功地将JRC水体数据转化为矢量数据，并在GEE中进行了可视化。这样的转化使得我们能够对水体数据进行更详细的分析和处理，例如计算水体面积、提取特定区域的水体等。我们需要指定转化的几何范围（在此使用地图边界），缩放比例（在此为30米），几何类型（在此为多边形），以及其他一些参数。接下来，我们将使用GEE中的图像分割算法将水体数据转化为矢量数据。
GEE获取湖泊数据集
01-15
### 使用Google Earth Engine (GEE) 获取湖泊相关数据集 #### 数据源选择 为了获取湖泊的相关数据，在 GEE 中可以使用 JRC 全球水体数据集来识别和分析特定时间段内的湖泊变化情况[^1]。该数据集提供了长时间序列的...
Google Earth Engine ——全球1984年至2018年JRC/GSW1_1/GlobalSurfaceWater地表水数据集
此星光明博客
09-23 3648
This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2018 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article:High-resolution mappi.
全球地表水年度数据集JRC Yearly Water Classification History, v1.4数据集
此星光明博客
11-21 1502
数据集根据水体的类型和水体覆盖的百分比进行分类，包括河流、湖泊、人工水体和沼泽等。该数据集可以在JRC的网站上免费下载和使用。3. 评估水资源利用的可行性：长时间序列观测能够提供水资源的质量和量的信息，有助于科学家评估水资源的利用的可行性，包括是否能够满足人类需求以及是否拥有足够的水资源来支持其生态系统的健康。2. 检测地表水资源的变化趋势：长时间序列观测数据能够反映出地表水资源的变化趋势，包括变化的周期、变化的单调性、变化速率等，有助于发现地表水资源的威胁和机会，以及制定水资源的管理计划。
JRC Water Productivity (LUISA Platform REF2014) JRC水生产率（LUISA平台REF2014）-数据集
03-12
这是由欧盟开放数据门户网站托管的联合研究中心的数据集。 JRC Water Productivity (LUISA Platform REF2014).txt lf312-water-productivity-luisa-platform-ref2014_metadata.json
GEE案例分析——利用全球地表水（JRC/GSW1_4/YearlyHistory）数据实现全球任何区域的逐像素新增水体的监测
此星光明博客
06-26 1496
要利用全球地表水数据集（JRC/GSW1_4/YearlyHistory）计算新增水域面积，可以按照以下步骤进行：1. 下载和准备数据集：从相关数据源（如JRC网站）下载全球地表水数据集（JRC/GSW1_4/YearlyHistory）的相关文件。确保你有数据集的文件和相关元数据。2. 数据预处理：根据你的分析需求，选择适当的时间范围和地理区域，将数据集进行筛选和裁剪，以获取你需要的数据。确保你的数据集与你要分析的区域和时间范围相匹配。
Google Earth Engine（GEE）——尝试用JRC水体数据将其转化为为矢量
此星光明博客
09-24 1089
给定一个图像，包含一个带标记的片段和零个或更多的附加带，在每个片段的像素上运行一个还原器，每个片段产生一个特征。"多边形"（包围该段像素的多边形）、"bb"（限定像素的矩形）或 "中心点"（像素的中心点）中的一个。如果没有指定，将使用图像的第一个波段的投影。如果相邻的像素在这个波段有相同的值，它们将在同一个区段。如果多边形在给定的比例下包含太多的像素，计算并使用一个更大的比例，这样可以使操作成功。减速器的输入必须比图像的段数少一个，或者它必须有一个输入，并对每个段数进行重复。默认为图像的第一个波段的面积。
GEE数据下载——1984-2022年指定区域的逐月地表水数据批量下载（JRC Monthly Water History, v1.4）
此星光明博客
05-11 755
以前的数据是JRC/GSW1_3/MonthlyHistory版本为1.3，现在的数据是JRC/GSW1_4/MonthlyHistory 1.4版本，GEE在数据中进行了更新。所以我们使用新的数据进行下载。JRC Monthly Water Recurrence, v1.4同理也更新到1.4版本。
GEE训练教程——基于JRC数据的不同波段（季节、永久和变化）地表水的可视化
此星光明博客
12-03 311
GEE训练教程——基于JRC数据的不同波段（季节、永久和变化）地表水的可视化。
使用Google Earth Engine提取水体面积的地形分析
TpjtRuby的博客
09-28 300
通过使用Google Earth Engine（GEE）平台，结合MODIS数据和地形分析技术，我们可以有效地提取水体的面积信息。本文将介绍如何在GEE中利用MODIS数据进行地形分析，并计算水体面积的方法。然后，我们使用阈值分割的方法将高程小于0的像素标记为水体，并根据像素面积计算水体的实际面积。最后，我们将水体面积可视化在地图上。上述代码中，我们选择了MODIS数据集中的三个波段（sur_refl_b02、sur_refl_b03和sur_refl_b04），这些波段对于水体的分析是非常有用的。
Google Earth Engine（GEE）——JRC全球水体数据下载（以河南省为例）
此星光明博客
03-14 6091
之前有人问如何下载JRC数据，当然JRC数据又很多： JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.3 JRC Global Surface Water Metadata, v1.3 JRC Monthly Water History, v1.3 JRC Monthly Water Recurrence, v1.3 JRC Yearly Water Classification History, v1.3 之前关于JRC的数据文章请看下面链接：
Google Earth Engine ——全球JRC/GSW1_3/MonthlyRecurrence数据集的观测数据
此星光明博客
09-19 929
This dataset contains maps of the location and temporal distribution of surface water from 1984 to 2020 and provides statistics on the extent and change of those water surfaces. For more information see the associated journal article:High-resolution mappi.
GEE6：获取每年水体数据
amyniez的博客，欢迎交流讨论
10-26 2312
地表水的位置和时间分布地图，并提供了关于这些水面的范围和变化的统计数据。这些数据使用1984年3月16日至2019年12月31日期间从陆地卫星5号、7号和8号获得的4185439个场景生成的。使用专家系统将每个像素分别分类为水/非水，并将结果整理成整个时间段和两个时代(1984-1999,2000-2019)的月度历史，以进行变化检测。集合包含逐月的水检测的整个历史。该图集包含430张图片，从1984年3月到2019年12月。
ArcGIS实战：利用LandSat8 提取水体并计算面积
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ArcGIS实战：利用LandSat8 提取水体并计算面积 1.数据下载 LandSat 8 遥感影像属于多波段遥感影像，利用不同波段可以做一些分析，比如NDWI（水体提取），NDVI（绿地提取）等。 数据下载地址：地理空间数据云 （1）进入地理空间数据云下载数据 在地理空间数据云中选择【高级检索】，选择数据集为【LandSat系列数据】中的【LandSAT 8 OLI_TRIS卫星数字产品】，根据自身需求，可选择按行政区查询或经纬度或自定义范围查询，查询什么时间可自选。如果不会用ENVI做大气校正，辐射定
GEE代码实例教程详解：湖泊面积分析
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我们首先定义了一个多边形区域（Region of Interest, ROI），这是分析湖泊面积的地理范围。坐标点列表表示多边形的顶点，我们使用来创建这个多边形。设置时间范围time_start和time_end，用于筛选Landsat 8图像集合中的图像。
jrc数据怎么计算水体面积
06-06
JRC数据是一个欧洲联盟的空间信息计算机应用中心所提供的水文数据服务，包括全球覆盖的湖泊、水库以及洪涝区域等等水体信息。在JRC数据中，水体面积的计算与其他地物要素不太相同，因为水体面积的变化是日新月异的，需要不断地更新。 针对不同的数据格式（例如栅格数据和矢量数据等），计算水体面积的方法也会有所不同。以栅格数据为例，可以通过以下步骤计算水体面积： 1. 下载JRC数据，解析raster文件并读取数据 2. 设定阈值，将水体和其他地物分隔开 3. 以raster数据为基础，将水体的像素点计算出来，并根据像素点数量和像素的大小估算出水体面积 在处理矢量数据时，一般会采用地理信息系统（GIS）软件进行数据处理。在这种情况下，计算过程会更加复杂，需要进行一些额外的数据处理和合并等。 总之，JRC数据计算水体面积需要基于栅格或矢量的特点，结合GIS软件等技术手段，获得准确的数据结果。在实际操作中，需要更具具体情况进行调整和处理。
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