基于GEE云平台和光学与雷达数据融合的水体提取方法技术

基于GEE云平台和光学与雷达数据融合的水体提取方法，涉及遥感图像处理领域，尤其是水体提取方法。本发明专利技术方法：一、通过GEE云平台获取研究区域的光学和雷达卫星数据，并进行预处理；二、利用获取的光学影像计算水体指数；三、获取数据集，用于训练样本和精度评定；四、用随机森林算法构建水体提取模型；五、计算混淆矩阵，利用总体精度和Kappa系数对步骤四构建的模型进行精度评定；六、利用卫星影像和步骤四构建的模型，即可实现任意区域水体信息的实时提取。该方法计算速度快、稳定性好、可以获取实时的水体提取结果，实现了大区域、高精度的水体实时提取，节约了大量的人力物力，对研究水体识别和时空变化研究具有重要意义。体识别和时空变化研究具有重要意义。体识别和时空变化研究具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
基于GEE云平台和光学与雷达数据融合的水体提取方法


[0001]本专利技术涉及遥感图像处理领域，尤其是水体提取方法。

技术介绍

[0002]水体是地球生态系统的重要组成部分，对地球生物化学循环和人类的生产生活具有非常重要的作用，获取水体范围和变化情况对维持物质和能量循环以及生态平衡尤为重要。高效地提取水体可以分析地表水体时序变化，对政府决策和社会的可持续发展具有极其重要的意义。
[0003]基于遥感数据提取水体，由于实时性强、成本低、效率高等优点已成为近年来水体识别的主流方式。在众多的遥感数据中，光学影像具有丰富的光谱信息，但是容易受夜间、云、雨等天气因素的影响；雷达数据具有较强的穿透性，但是其影像噪声较多，处理难度较大。因此，基于光学和雷达等多源遥感融合数据提取水体信息成为学者们研究的热点。Bayik等(2018)通过Sentinel 1合成孔径雷达数据和RASAT光学数据对土耳其梅里克河水体进行提取，分别使用了后向散射系数法、随机森林和深度学习三种方法，结果表明，随机森林分类的结果更为平滑，分类精度最高。Wang等(2017)通过面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于GEE云平台和光学与雷达数据融合的水体提取方法，其特征在于该方法按以下步骤进行：一、通过GEE云平台获取研究区域的光学和雷达卫星数据，对光学影像进行预处理、对雷达影像进行边界噪声去除、滤波操作；二、利用获取的光学影像计算水体指数NDWI、MNDWI、NDVI、AWEI、WI2005；各指数计算公式为NDWI＝(GREEN－NIR)/(GREEN+NIR)
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(1)MNDWI＝(GREEN－SWIR)/(GREEN+SWIR)
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(2)NDVI＝(NIR
‑
RED)/(NIR+RED)
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(3)AWEInsh＝4(GREEN－SWIR1)/(0.25NIR+2.75SWIR2)
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(4)AWEIsh＝BLUE+2.5GREEN－1.5(NIR+SWIR1)
‑
0.25SWIR2
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(5)WI2015＝1.7204+171GREEN+3RED－70NIR－45SWIR1－71SWIR2
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(6)其中，GREEN为绿光波段，NIR为近红外波段，BLUE为蓝光波段，SWIR、SWIR1和SWIR2为短波红外波段，RED为红光波段；利用预处理后的雷达影像计算双极化水体指数SDWI和灰度共生矩阵P
d
(i,j)，然后...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓洁，陈小鹏，王彬，张心阳，
申请(专利权)人：中国科学院东北地理与农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：