本文介绍了利用PIE-Engine Studio平台进行巢湖水域环境监测的应用实践，探讨了卫星遥感技术在水质监控、污染源识别等方面的优势和方法。
PIE-Engine Studio 是一种基于云计算的遥感数据处理平台，在环境监测、灾害评估、城市规划等多个领域得到广泛应用，并在水域监测方面表现出显著优势。巢湖作为中国五大淡水湖之一，其水域面积变化对湖泊管理、环境保护及水资源合理利用具有重要意义。通过使用 PIE-Engine Studio 的强大功能，可以实现快速高效地分析遥感影像数据并长期监控水域面积的变化。
归一化差异水体指数（NDWI）是常用的遥感分析方法，用于识别和提取水体信息。该指标通过比较绿光波段与近红外波段的反射特性来增强水体可见度，并根据以下公式进行计算：
\[ \text{NDWI} = \frac{\text{Green} - \text{NIR}}{\text{Green} + \text{NIR}} \]
其中，Green表示绿光波段数据，而NIR代表近红外波段。较高数值的 NDWI 指标意味着该像素点更可能是水体。
在使用 PIE-Engine Studio 对巢湖水域进行监测时，可以遵循以下步骤：
1. **划定数据范围**：首先确定巢湖的具体地理区域，并通过定义多边形几何边界来限定监测区。将地图中心定位到巢湖区域。
2. **计算 NDWI 指数**：根据选定的 NDWI 公式和 PIE-Engine Studio 的影像选择方法，从遥感数据中提取绿光波段（B3）与近红外波段（B5），并计算出相应的 NDWI 值。需要特别注意的是要过滤掉云层影响。
3. **显示特定年份的水体指数**：编写函数 processImage 来指定不同年份，并从影像集合中提取最大 NDWI 指数值，然后使用 clip 方法裁剪至巢湖区域，并调整调色板以区分不同的水域状态或时间段。
4. **计算水体面积**：通过像素计数与单位转换将 NDWI 结果转化为实际的水面面积（如平方公里）。
5. **对比年度变化情况**：基于多个年份的数据分析，生成反映巢湖水域面积动态变化的趋势图表。这为湖泊资源管理和保护提供了科学依据。
综上所述，PIE-Engine Studio 通过其强大的遥感影像处理能力，在水域监测方面尤为突出，能够利用 NDWI 等指数实现对湖泊水面的长期跟踪与评估。通过对巢湖实际案例的应用研究，可以有效支持相关管理部门进行更加合理的资源管理和保护措施。
5星
