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
代码语言：javascript复制// 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。
