用GEE追踪青海湖结冰消融全过程：从代码到可视化全解析

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已于 2025-07-18 13:27:30 修改 · 1.4k 阅读

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#遥感 #GEE #地理信息

于 2025-07-18 13:14:06 首次发布

青海湖作为中国最大的内陆湖，其季节性结冰与消融过程不仅是区域气候的“晴雨表”，也是生态监测的重要指标。本文将通过Google Earth Engine（GEE）平台，结合Landsat 8/9遥感数据，完整还原青海湖2022-2023年“未结冰—结冰—消融”的全周期变化，并附上可直接运行的代码与可视化成果，适合遥感初学者和生态爱好者参考。

一、研究背景与数据说明

1.1 青海湖结冰消融的科学意义

青海湖位于青藏高原东北部，由于海拔高（约3200米）、气候寒冷，每年冬季会经历完整的“结冰—封冻—消融”过程：

未结冰期（10-11月）：湖面保持液态，水体吸热储存能量；
结冰期（12-次年3月）：随气温下降，湖岸先结冰，逐步扩展至全湖；
消融期（4-7月）：春季气温回升后，冰层从边缘向中心消融，最终完全消失。

这一过程受气温、风力等气候因素影响，通过遥感监测可直观反映区域气候变化对湖泊生态的影响。

1.2 数据选择：Landsat 8/9地表反射率数据

本次使用的遥感数据为Landsat 8和Landsat 9的T1_L2级地表反射率产品（数据集ID：LANDSAT/LC08/C02/T1_L2和LANDSAT/LC09/C02/T1_L2），优势在于：

空间分辨率30米：能清晰捕捉湖岸结冰细节；
时间覆盖完整：Landsat 8（2013年至今）与Landsat 9（2021年至今）衔接，可获取连续数据；
预处理完善：已完成大气校正，反射率数据可直接用于可视化。

我们将重点提取红（RED）、绿（GREEN）、蓝（BLUE）三个波段，合成真彩色影像，直观展示湖面结冰状态。

二、GEE代码实现全流程

2.1 核心思路

定义青海湖边界范围；
加载Landsat 8/9数据并预处理（云掩膜、波段重命名）；
按“未结冰—结冰—消融”5个阶段，筛选对应月份数据；
合成月度影像（取当月无云影像的中值）；
可视化并导出结果。

2.2 完整代码与关键步骤解析

第一步：定义研究区域与基础函数

// 青海湖边界（经纬度范围）
var qinghai_lake = ee.Geometry.Polygon([[
  [99.5, 37.3], 
  [100.8, 37.3], 
  [100.8, 36.5], 
  [99.5, 36.5]
]]);

// 云掩膜函数：去除云及云阴影像素
function maskClouds(image) {
   
   
  var qa = image.select('QA_PIXEL'); // 质量控制波段
  // 云（bit3）和云阴影（bit4）的掩码
  var cloudMask = qa.bitwiseAnd(1 << 3).or(qa.bitwiseAnd(1 << 4));
  return image.updateMask(cloudMask.not()); // 保留非云像素
}

// 波段重命名：统一Landsat 8和9的波段名称（便于合并）
function renameBands(image) {
   
   
  return image.select(
    ['SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B6', 'SR_B7'], 
    ['BLUE', 'GREEN', 'RED', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2']
  );
}

// 真彩色可视化参数（Landsat反射率值范围）
var visParamsTrueColor = {
   
   
  bands: ['RED', 'GREEN', 'BLUE'], // 红、绿、蓝波段合成
  min: 7000,
  max: 22000,
};