基于GEE的石漠化等级监测：从数据处理到面积统计全流程

最新推荐文章于 2026-01-01 10:00:24 发布

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#遥感 #GEE #信息可视化 #数据挖掘 #人工智能

石漠化是喀斯特地区典型的生态问题，及时掌握其分布与变化对生态修复至关重要。传统监测方法依赖实地调查，耗时耗力且难以实现大范围动态监测。借助Google Earth Engine（GEE）平台，我们可以快速处理遥感数据，实现石漠化等级的自动化提取与面积统计。本文以特定区域2000年和2005年的监测为例，详解完整技术流程。

技术框架与数据选择

本次石漠化监测基于“植被-土壤水分”协同反演思路，核心逻辑是：石漠化程度越高，植被覆盖度越低、土壤水分越差。技术框架包含三个关键环节：

遥感数据融合（解决Landsat系列传感器波段差异）
特征指数计算（提取植被覆盖与水分相关指标）
等级划分与面积统计（量化石漠化空间分布）

数据选择：

主数据：Landsat 5（2000年）和Landsat 8（2005年）地表反射率数据，30米分辨率满足区域尺度监测需求
辅助数据：通过指数计算间接获取植被覆盖度（FVC）和相对湿度（RE）

核心技术流程

1. 研究区与时间范围定义

首先明确监测区域和目标年份，代码中通过矢量边界限定研究范围，并选择2000年和2005年进行对比分析：

// 导入研究区矢量边界
var region = ee.FeatureCollection("projects/ee-hllutlu2024/assets/TIANSHUI");
// 设置监测年份（可扩展至更多年份）
var years = [2000,2005];

2. 数据预处理：波段匹配与云掩膜

Landsat 5和Landsat 8的波段设置存在差异，需先统一波段名称以保证后续计算一致性；同时去除云污染像元，避免干扰结果：

（1）波段匹配

// Landsat 5与8的波段对应关系（统一命名为RED、NIR等）
var l5_bands = ['SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B7'];  // Landsat5对应波段
var l8_bands = ['SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B6', 'SR_B7'];  // Landsat8对应波段

// 按年份