[发明专利]一种基于Google Earth Engine云平台的高精度地表水体时序制图技术

权利要求书

1.一种基于GoogleEarthEngine云平台的高精度地表水体时序制图技术，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：构建多专题指数水体提取模型，以Landsat8OLI六景影像为基础数据，进行MNDWI、AWEI_sh、AWEI_nsh三个水体指数的提取分析；

计算与分析典型水域NDVI(归一化植被指数)、SAVI(土壤调整植被指数)、EVI(增强型植被指数)三个植被指数，BUI和NDBI两个建筑用地指数在Lansat4\5\7\8T1_SR影像集上的阈值分布特征；

从典型水域的光谱形态特征和模型构建理论上，讨论水体指数结合植被指数和建筑用地指数进行水体提取的必要性和可行性，确定在平原区和山区分别采用多专题指数水体提取模型进行研究区水体提取；

步骤二：地表水体频率制图，在获取有效影像数据集模块的基础上进行时序制图，以四组数据集作为输入数据源，通过研究区边界和云覆盖算法进行影像筛选，在去除无效影像后，对于得到的每景影像，采用CFmask算法，去除云和云阴影，分别得到Nodata、Notwater和有效影像集；

将步骤一中得到的多专题指数水体提取模型，及频率制图模型，输入有效影像集，在GEE平台上进行地表水体频率制图；

步骤三：高精度水体频率制图，首先在Arcgis10.2软件中采用ALOSDSM地表模型，和(122，38)、(123，37)、(124、37)三景影像的太阳方位角、太阳高度角进行山体阴影掩膜生成。结合步骤二中生成的32期水体频率图、影像底图，进行目视判读，制作山体阴影掩膜；上传至GEE平台，在步骤二生成的地表水体频率图基础上，擦除山体阴影掩膜，得到高精度的地表水体频率图，并采用步骤四中获得的历年样本数据集进行制图精度、总体精度、Kappa系数、用户精度的计算；

步骤四：验证样本采集，以步骤二产生的有效影像数据集为输入数据源，通过云量统计算法、条带号等筛选出年际内不同生长季、不同水文周期的卫星影像，采用564(Landsat8影像源)、453(Landsat4、5、7影像源)假彩合成作为当年真实地表，综合区域水体地理环境进行“水体”和“非水体”两类校本点的非均匀样点采样，生成共32个年份的样点数据，形成频率制图精度评价样本数据集；

步骤五：地表水体分类制图，借助于马尔科夫链联合概率计算模型、频率比频率划分与归并方法，采用频率直方图工具，在Arcgis10.2modelbuild工具中构建批处理模型，进行年际高精度水体分类频率图制图。

2.根据权利要求1所述的一种基于GoogleEarthEngine云平台的高精度地表水体时序制图技术，其特征在于，在所述的步骤一中在平原区和山区分别采用[(MNDWI-0.1)and(SAVI0.6)and(NDBI-0.6)]、[(AWEIsh-0.05)and(SAVI0.6)and(NDBI-0.6)]多专题指数水体提取模型进行研究区水体提取。

3.根据权利要求1所述的一种基于GoogleEarthEngine云平台的高精度地表水体时序制图技术，其特征在于，在所述的步骤二中的四组数据集分别为“LANDSAT/LT04/C01/T1_SR”、“LANDSAT/LT05/C01/T1_SR”、“LANDSAT/LE07/C01/T1_SR”和“LANDSAT/LC08/C01/T1_SR”。

4.根据权利要求1所述的一种基于GoogleEarthEngine云平台的高精度地表水体时序制图技术，其特征在于，在所述的步骤三中采用人-机交互模式进行，对Landsat4、Landsat5、Landsat7、Landsat8四颗卫星在三景影像上的太阳方位角和太阳高度角进行统计，借助于Shadedrelief地形模型进行山体阴影的生成。