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基于Google Earth Engine（GEE）的MNDWI水体面积提取与统计分析（以东江水库为例，采用OTSU算法）.pdf

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简介：
本文利用Google Earth Engine平台及OTSU算法，探讨了最大 normalized差异水体指数(MNDWI)在东江水库水体面积提取中的应用，并进行了详尽的统计分析。 Google Earth Engine（GEE）利用MNDWI水体面积提取及统计分析中的OTSU算法原理如下： OTSU最大类间方差法旨在通过阈值将原图像划分为前景与背景两个部分，以实现最佳的分割效果。 在该方法中： - 前景用n1、csum和m1表示，在当前设定的阈值下代表前景中的点数、质量矩以及平均灰度。 - 背景则通过n2、总的质量矩减去csum（即sum-csum）及m2来定义，同样在该阈值条件下分别对应背景区域内的点数、质量和平均灰度。 当选择最佳的分割阈值时，前景与背景间的差异应最大化。OTSU算法衡量这一差别的标准是类间方差的最大化，在程序中这个参数被标记为sb；同时，整个过程中最大化的类间方差则用fmax表示。 关于OTSU方法的应用性能： - OTSU法对图像中的噪声和目标尺寸变化非常敏感。 - 它仅在两类的灰度分布呈现单峰时才能达到最佳分割效果。当目标与背景的比例差异显著且导致灰度值出现多峰值的现象时，其表现不佳。 - 尽管如此，在所有阈值选择方法中，OTSU算法因其计算时间最短而广受青睐。 OTSU法的公式推导如下： 设t为前景和背景分割所用到的阈值。其中，w0代表前景点数占图像的比例；u0是对应的平均灰度。 同样地，对于背景部分：w1表示其占比；u1则为其平均灰度。 整个图象的整体平均灰度可以表述为： \[ u = w_0 \cdot u_0 + w_1 \cdot u_1 \]

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    本文利用Google Earth Engine平台及OTSU算法，探讨了最大 normalized差异水体指数(MNDWI)在东江水库水体面积提取中的应用，并进行了详尽的统计分析。 Google Earth Engine（GEE）利用MNDWI水体面积提取及统计分析中的OTSU算法原理如下： OTSU最大类间方差法旨在通过阈值将原图像划分为前景与背景两个部分，以实现最佳的分割效果。 在该方法中： - 前景用n1、csum和m1表示，在当前设定的阈值下代表前景中的点数、质量矩以及平均灰度。 - 背景则通过n2、总的质量矩减去csum（即sum-csum）及m2来定义，同样在该阈值条件下分别对应背景区域内的点数、质量和平均灰度。 当选择最佳的分割阈值时，前景与背景间的差异应最大化。OTSU算法衡量这一差别的标准是类间方差的最大化，在程序中这个参数被标记为sb；同时，整个过程中最大化的类间方差则用fmax表示。 关于OTSU方法的应用性能： - OTSU法对图像中的噪声和目标尺寸变化非常敏感。 - 它仅在两类的灰度分布呈现单峰时才能达到最佳分割效果。当目标与背景的比例差异显著且导致灰度值出现多峰值的现象时，其表现不佳。 - 尽管如此，在所有阈值选择方法中，OTSU算法因其计算时间最短而广受青睐。 OTSU法的公式推导如下： 设t为前景和背景分割所用到的阈值。其中，w0代表前景点数占图像的比例；u0是对应的平均灰度。 同样地，对于背景部分：w1表示其占比；u1则为其平均灰度。 整个图象的整体平均灰度可以表述为： \[ u = w_0 \cdot u_0 + w_1 \cdot u_1 \]
     
  • GEE案例：基于NDWI指数与大津法（OTSU）的水域提取.pdf
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    本文探讨了利用NDWI指数结合大津法（OTSU）进行高精度水域自动识别的方法，并通过GEE平台展示了实际应用案例。 本段落通过GEENDWI指数和大津法进行了水域面积提取，并提供了Python和JavaScript代码示例。NDWI（Normalized Difference Water Index）计算公式为： NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR) 其中，Green代表绿波段反射率，NIR表示近红外波段反射率。 NDWI指数的数值范围在-1到1之间：接近于1表明水体的可能性高；接近于-1则可能是植被区域；而值接近0时可能为陆地或无明显水体。该指数广泛应用于水资源监测、植被提取等领域，例如用于提取水体边界、监控污染、估算湖泊蓄水量及洪水等。 大津法（Otsus method）是一种图像分割算法，通过最大类间方差原则选择最佳阈值以区分背景和前景区域。它首先计算灰度直方图并评估每个潜在阈值的类间方差，进而选出使得两类差异最大的那个阈值作为最终结果。 文章中提到运用了Python和JavaScript编程语言来处理遥感数据。其中，Python因其简洁清晰的语法及强大的库支持（如GDAL、Rasterio等）而被广泛应用于科学计算与数据分析领域；相比之下，尽管JavaScript在传统遥感分析中的应用不如Python常见，但在地理信息系统（GIS）中随着Web技术的发展变得越来越重要。 实际操作流程包括读取绿波段和近红外波段数据进行NDWI计算，并利用大津法确定阈值以区分水体与非水体区域。通过这种方式可以精确地提取水域边界并估计面积，在环境监测、农业规划及灾害评估等方面具有重要意义。
     
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    GEE Tools是一款专为Google Earth Engine设计的脚本开发辅助工具，旨在帮助用户更高效地编写、调试和分享地球观测数据处理代码。 Google Earth Engine工具是一组与Google Earth Engine Python API配合使用的工具，它们可能有助于解决或自动完成某些流程。您可以从具有类似功能的代码编辑器中导入一个JavaScript模块。新版0.3.0将此包装分为两部分。现在geetools仅包含与Google Earth Engine相关的功能和方法，因此您可以在任何喜欢的Python环境中使用该模块。 对于Jupyter工作，我创建了另一个名为ipygee的新包（版本0.5.0），进行了重大更改，并将其一分为二。在新版本0.6.0中也进行了类似的拆分处理：制作图像带的功能现在作为独立软件包提供。geetools.collection功能现位于一个单独的封装内，可以通过pip install进行安装。
     
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    本简介介绍如何利用Google Earth Engine（GEE）平台进行水质参数分析。通过编写GEE脚本，可以高效处理和分析大规模水体监测数据，支持环境科学研究与应用实践。 水质基本存储库包含用于使用Google Earth Engine从遥感数据评估水质的脚本。如果使用这些材料或脚本中的任何一种，请引用：Page, BP 和 D.Mishra（2018），《结合Sentinel-2A和Landsat-8进行内陆水质监测时的修正大气校正》，ISPRS J照片，正在审查中。 要求： 这些脚本需要一个帐户。要运行javascript文件，请下载并单击“运行”。要在Python环境中使用，请安装GEE Python API并在您选择的Python IDE中运行程序。 内容包括： - javascript：包含水质处理代码 - python：包含水质处理代码 贡献说明： 如果您有任何想法或建议，欢迎提出。如果希望贡献，请分叉存储库并根据需要进行更改。拉取请求是受欢迎的。 免责声明： 这是一个正在进行的工作。
     
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