遥感数据（GEE平台）介绍及简单可视化（七）｜基于GLCF的Landsat全球内陆水体数据集的提取、分类与面积统计分析

最新推荐文章于 2025-10-07 16:18:33 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-07 16:18:33 发布 · 734 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#GEE #遥感 #数据 #可视化

一、研究背景

水体是生态系统核心组成部分，对气候调节、水资源管理、生物多样性保护等具有重要意义。随着遥感技术和云计算平台的发展，高分辨率、大范围、时效性强的全球水体数据集成为地表水资源监测的重要基础。

GLCF/GLS_WATER 数据集基于2000年Landsat系列影像，通过多源信息融合和拓扑-光谱算法（Topographic-Spectral Classification）提取出全球内陆水体分布信息，包括水体、雪/冰、云、云影和陆地等多类别覆盖类型，是进行历史水文研究的重要数据资源。

本文以**东部中国（含长江中下游、太湖、洞庭湖等地区）**为研究区，基于Google Earth Engine（GEE）平台，开展如下分析任务：

可视化内陆水体、云、雪等分布；
实现区域水体面积计算；
剔除云与云影影响；
与MODIS NDWI进行空间对比验证；
分析空间统计分布特征。

二、数据产品简介：GLCF 全球内陆水体（GLS_WATER）

属性	内容
数据集名称	GLCF/GLS_WATER
分辨率	30 米
时间覆盖	2000年
空间覆盖	全球内陆水体区域
分类类别
`1`：陆地 `2`：水体 `4`：雪/冰 `200`：云影 `201`：云
发布机构	NASA LP DAAC, USGS EROS
引用	Feng et al., 2015, IJDE DOI: 10.1080/17538947.2015.1026420

该数据集与MODIS水体产品、美国和加拿大的30米分辨率水体图层高度一致，可作为基础水体真值图层或长时间序列分析的起始节点。

三、案例设计：2000年长江中下游区域的水体分类与面积分析

3.1 研究目标

本案例以中国东部典型湖泊群区（涵盖太湖、洞庭湖、鄱阳湖）为研究区域，开展以下分析任务：

识别并可视化水体、雪/冰、云等地物；
剔除云与云影的干扰，提取有效水体；
计算总水体面积；
与MODIS NDWI进行对比验证；
分析区域内主要水体的空间分布特征。

四、GEE核心实现代码（含注释）

4.1 加载数据与设置区域

var waterDataset = ee.ImageCollection('GLCF/GLS_WATER');
var waterClass = waterDataset.select('water');

// 设置研究区域：中国长江中下游（包含长江、洞庭湖、太湖、鄱阳湖等）
var roi = ee.Geometry.Rectangle([110