GEE代码实例教程详解：湖泊面积变化分析

Twcat_tree

发布于 2024-07-09 08:12:05

2380

发布于 2024-07-09 08:12:05

文章被收录于专栏：二猫の家

GEE代码实例教程详解：湖泊面积变化分析

简介

在本篇博客中，我们将通过Google Earth Engine (GEE) 探索湖泊面积随时间的变化。通过分析MODIS数据集中的归一化差异水体指数（NDWI），我们可以识别湖泊区域并监测其面积变化。

背景知识

MODIS数据集

MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光谱辐射计）数据集是NASA提供的高分辨率遥感数据集，广泛应用于地球表面监测。

NDWI

归一化差异水体指数（NDWI）是一种用于遥感图像中水体检测的指数。它基于水体在不同光谱波段的反射特性差异。

完整代码

// 定义研究区域的坐标点
var cor = [
  [44.82021271860131, 37.08040466447922],
  [46.11659943735131, 37.08040466447922],
  [46.11659943735131, 38.37506300104177],
  [44.82021271860131, 38.37506300104177],
  [44.82021271860131, 37.08040466447922]
];

// 创建多边形区域
var roi = ee.Geometry.Polygon(cor);

// 将多边形添加到地图上并设置视图中心
Map.addLayer(roi, {color: 'red'});
Map.centerObject(roi);

// 定义时间范围
var time_start = '2001';
var time_end = '2023';

// 创建MODIS图像集合并筛选数据
var modis = ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD09A1")
  .filterDate(time_start, time_end);

// 计算NDWI
var ndwi = modis.map(function(img) {
  var band = img.select('sur_refl_b01').multiply(0.0001); // 选择MODIS的特定波段
  var index = band.normalizedDifference(['sur_refl_b04', 'sur_refl_b02']).rename('ndwi');
  return index
    .copyProperties(img, img.propertyNames());
});

// 将NDWI图层添加到地图上
Map.addLayer(ndwi.filterDate('2010', '2011').toBands().clip(roi), {min: 0, max: 1, palette: ['blue', 'green', 'yellow']}, 'NDWI 2010-2011');

// 计算2010-2011年的NDWI平均值
var ndwi_average = ndwi.filterDate('2010', '2011').median();

// 打印NDWI平均值的直方图
print(
  ui.Chart.image.histogram(ndwi_average, roi, 500)
    .setOptions({title: 'NDWI Histogram'})
);

// 计算湖泊面积
var lake_area = ndwi.map(function(img) {
  var thr = img.gt(0.1); // 设置NDWI阈值
  var mask = thr.updateMask(thr);
  var area = mask.multiply(ee.Image.pixelArea().divide(1e6)); // 计算像素面积
  return area
    .copyProperties(img, img.propertyNames());
});

// 打印湖泊面积随时间变化的图表
print(
  ui.Chart.image.series(lake_area, roi, ee.Reducer.sum(), 500, 'system:time_start')
    .setOptions({title: 'Lake Area Change Over Time'})
);