[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

说明书

本发明公开了一种基于GoogleEarthEngine云平台的高精度地表水体时序制图技术，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、AWEIsh、AWEInsh三个水体指数的提取分析；步骤二：地表水体频率制图；步骤三：高精度水体频率制图；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，本发明基于GoogleEarthEngine云平台，能够高精度的对地表水体进行时序制图，通过五个模块实现快速而准确的进行地表水体高精度制图，具有简单易用、自动化程度高以及变化识别精度高的优点。

技术领域

本发明涉及水体制图时序技术领域，具体是指一种基于Google Earth Engine云平台的高精度地表水体时序制图技术。

背景技术

时序图(Sequence Diagram)，亦称为序列图或循序图，是一种UML行为图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。它可以表示用例的行为顺序，当执行一个用例行为时，时序图中的每条消息对应了一个类操作或状态机中引起转换的触发事件。时序图中包括角色，对象，生命线，激活期和消息。

地表水的组成部分，如湖泊、水库、溪流、河流或其中的一部分、过渡水体或海岸水的延伸。地表水体的准确提取及制图对城市环境评估、城市景观规划等方面的研究和应用都具有重要意义。随着遥感技术的发展，目前已经能够获取到较为丰富的遥感数据源，基于遥感图像的水体提取及制图技术在研究和工程项目中获得了广泛应用。不同于农村区域的水体，城市水体无论是光谱特征还是空间特征都更为复杂，同时，城市区域含有大量容易与水体相混淆的地物，这都给城市水体信息的准确提取带来挑战。地表水变化对生态、社会和经济的影响是当前研究的热点门。光学遥感水资源研究主要可以分为:气候和水资源3不同类型水体的提取洪水监测、河流形态、水体长时间序列、海岸带变化。目前Landsat影像是用于变化分析，识别和检测地表水的最广泛使用的数据原。在基于Iandsat遥感影像水体提取的研究中，多数是针对大区域的河流、湖泊等水体的提取近年来，一些学者采用Sentinel 2影像对大区域的地表水进行提取研究，取得了良好的效果目视解译是最初的光学遥感影像提取水体的方法,其缺点是效率低、成本高，没有利用不同地物具有不同反射率的特性。遥感影像的水体信息提取是基于电磁波谱上的反映特性。

目前基于遥感图像的地表水体提取技术大多只考虑了单种遥感图像数据源，一般来讲，多光谱遥感图像光谱信息较为丰富，利用图像上水体光谱特征即可实现城市地表水体信息的识别，但多光谱遥感图像空间分辨率一般较低，很难满足城市区域一些细小水体的提取需求。高分辨率遥感图像空间分辨率高，地物在图像上能够呈现出较为丰富的空间特征，但其光谱信息较为匮乏，往往难以依靠计算机实现城市水体的自动准确提取。

随着空间技术的发展，我们已经能够获取到较多高空间分辨率的遥感图像，这类图像通过互联网技术，集成到如googleearth为代表的遥感图像在线地图产品中，为居民服务、城市建设等领域提供了便利。由于googleearth等遥感地图产品一般只有可见光三个波段，光谱信息相对匮乏，实际应用中为了获得准确的基于googleearth遥感图像城市地表覆盖及土地利用情况解译结果，往往需要人工目视解译，该种方法时间效率低，人口成本高，当涉及区域范围较大时并不适用。相对于高分辨率遥感图像，美国国家航空航天局发射的landsat系列卫星以及欧空局发射的sentinel-2等卫星源源不断地向公众提供图像质量优异的多光谱遥感图像，其丰富的光谱信息能够实现地表地物的有效区分，目前基于遥感图像的城市水体提取也主要是基于该类多光谱遥感图像展开。鉴于此，我们提供了一种基于Google Earth Engine云平台的高精度地表水体时序制图技术用于解决上述问题，能够实现快速而准确的进行地表水体高精度制图，具有简单易用、自动化程度高以及变化识别精度高的优点。

发明内容