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在本篇博客中#xff0c;我们将使用Google Earth Engine (GEE) 进行洪水灾害监测。通过分析Sentinel-1雷达数据#xff0c;我们可以识别特定时间段内的洪水变化情况。
背景知识
Sentinel-1数据集
Sentinel-1是欧洲空间局提供的雷达卫星数据集#xff0c;它能够提供…简介
在本篇博客中我们将使用Google Earth Engine (GEE) 进行洪水灾害监测。通过分析Sentinel-1雷达数据我们可以识别特定时间段内的洪水变化情况。
背景知识
Sentinel-1数据集
Sentinel-1是欧洲空间局提供的雷达卫星数据集它能够提供连续的地表监测即使在云层覆盖的情况下也能获取数据。
洪水监测
洪水监测是评估洪水灾害影响和进行灾害管理的重要手段。利用雷达数据的后向散射变化可以识别洪水事件。
完整代码
// 定义研究区域的坐标点
var cor [[54.07394733345745, 36.81321992370517],[54.79904498970745, 36.81321992370517],[54.79904498970745, 37.45259869689526],[54.07394733345745, 37.45259869689526],[54.07394733345745, 36.81321992370517]
];// 创建多边形区域
var roi ee.Geometry.Polygon(cor);// 将地图中心设置为研究区域
Map.centerObject(roi);// 定义时间范围
var year_start 2019;
var year_end 2020;// 定义去斑函数
function speckel(img) {return img.focalMedian(100, square, meters).copyProperties(img, img.propertyNames());
}// 获取2019年3月的Sentinel-1数据
var after ee.ImageCollection(COPERNICUS/S1_GRD).filterBounds(roi).filterDate(year_start, year_end).filter(ee.Filter.calendarRange(3, 3, month)).filter(ee.Filter.listContains(transmitterReceiverPolarisation, VV)).filter(ee.Filter.eq(instrumentMode, IW)).select(VV).map(speckel).min();// 将“之后”的图像添加到地图上
Map.addLayer(after.clip(roi), [], after, false);// 获取2019年2月的Sentinel-1数据
var before ee.ImageCollection(COPERNICUS/S1_GRD).filterBounds(roi).filterDate(year_start, year_end).filter(ee.Filter.calendarRange(2, 2, month)).filter(ee.Filter.listContains(transmitterReceiverPolarisation, VV)).filter(ee.Filter.eq(instrumentMode, IW)).select(VV).map(speckel).min();// 将“之前”的图像添加到地图上
Map.addLayer(before.clip(roi), [], before, false);// 计算洪水变化情况
var change before.subtract(after).rename(flood);// 将洪水变化图像添加到地图上
Map.addLayer(change.clip(roi), [], flood, false);// 打印洪水变化直方图
print(ui.Chart.image.histogram(change, roi, 30)
);// 应用阈值来识别洪水区域
Map.addLayer(change.gt(7).clip(roi), [], flood_thr, false);// 定义洪水阈值
var flood_thr change.gt(7);
var flood_mask flood_thr.updateMask(flood_thr);
var flood_area flood_mask.multiply(ee.Image.pixelArea().divide(1e6));// 计算洪水区域面积
var area_sum flood_area.reduceRegion({reducer: ee.Reducer.sum(),geometry: roi,scale: 100
}).get(flood);// 打印洪水区域面积
print(ee.Number(area_sum).round());代码详解
1. 定义研究区域
创建一个多边形区域roi用于限定分析的地理范围并设置地图中心。
2. 定义去斑函数
定义speckel函数使用局部中值滤波去除Sentinel-1图像的斑点噪声。
3. 获取Sentinel-1数据
获取“之前”和“之后”的Sentinel-1数据分别对应洪水发生前后的时间段。
4. 计算洪水变化情况
通过“之前”和“之后”的图像相减计算洪水变化情况。
5. 可视化洪水变化
将洪水变化图像添加到地图上并打印直方图。
6. 应用阈值识别洪水区域
使用阈值gt(7)来识别洪水区域并将结果添加到地图上。
7. 计算洪水区域面积
计算洪水区域的总面积并打印结果。
结论
本教程展示了如何使用GEE和Sentinel-1雷达数据进行洪水灾害监测。通过计算洪水前后的雷达后向散射差异我们可以识别洪水区域并估算洪水面积。
进一步探索
GEE提供了丰富的工具和方法来进行环境和灾害监测分析。在后续的教程中我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
