Google Earth Engine城市水体提取

最新推荐文章于 2025-07-01 00:51:13 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/wzp-749195/p/9962498.html

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#c/c++ #matlab #人工智能

本文介绍了在城市环境中利用Google Earth Engine（GEE）进行水体提取的方法，引用了一篇2018年的研究，提出了Two-Step Urban Water Index (TSUWI)算法。通过GEE实现的实验结果展示了对Sentinel2影像中水体和阴影的有效区分。作者还分享了C++版本的实现，并计划发布Matlab和Python版本。文章强调了GEE在栅格渲染方面的优势，并提供了一个GEE应用链接供在线查看结果。

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Google Earth Engine城市水体提取

大家都知道城市水体提取相比较于山区，丘陵的地区，肯定是比较难的，为什么呢，因为城市水体有很多高层建筑导致的阴影，这个就非常复杂了，而且现在很多高分影像只有可见光和近红外波段，那么我们如何准确提取城市水体呢？

Remoe Sensing2018年刊发了一篇城市水体高分影像自动提取算法（Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for High-Resolution Mapping of Urban SurfaceWater [J]Remote Sensing，2018），初步看来，效果还行，在高分二号上面效果不错，我再想，如果对于开源的哨兵、Landsat如何？这些是中等分辨率影像，能做到吗？

话不多说，利用GEE，直接编码，实验结果如下（以2018年10月的北京某景Sentinel2影像为例）：

(a) 这是原始影像

(b) 这是城市水体指数

(d) 这是城市水体提取结果，蓝色为水体

其中城市水体指数和城市阴影指数计算公式如下所示：

我把最终成果发布成了APPengine(https://wang749195.users.earthengine.app/view/urbanwaterextraction)，大家可以直接在web上看，总的来说，实验结果还是不错的，去掉了阴影现象，这篇文章出自中科院遥感所，在此申明，值得一读，后续我会发布C++软件版本，Matlab版本，以及Python版本。我个人的开发思路是，首先用GEE实现，如果GEE不好实现，就用matlab或者python实现第一遍，效果可以，能工程应用，立马就用GDAL+C++打包成工程源代码，我感觉这样会节省时间，且不会造成时间浪费。

接着上面讲，我们用c++来实现一遍，使用GDAL读写影像，先把这两个函数写上来：

/*栅格影像读取，返回数据指针
* imgPath:图像位置
* 返回float类型的数据指针
*/
void readImage(char *imgpath, imgData *IMG, int bandindex) {

    GDALDataset *img = (GDALDataset*)GDALOpen(imgpath, GA_ReadOnly);
    if (img != NULL) {

        int imgWidth = img->GetRasterXSize();   //图像宽度，特别注意：对应matlab中的行
        int imgHeight = img->GetRasterYSize();  //图像高度，特别注意：对应matlab中的列
        int bandNum = img->GetRasterCount();    //波段数

        IMG->imgH = imgHeight;
        IMG->imgW = imgWidth;

        GDALRasterBand </