GEE案例：基于NDWI指数与大津法（OTSU）的水域提取.pdf

简介：
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。