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#冲刺创作新星#PIE宿迁市水稻面积提取1
此星光明
发布于 2022-9-25 15:29
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我们这次用国家的边界通过name进行筛选到宿迁市进行分析,本次计算的水稻面积用到的指数是NDVI,LSWI,EVI三种指数进行分析,用到的影像是Landsat 8数据,DEM数据(计算坡度、坡向)还有指定5月和8月份SAR影像(“VH1”,“VH2”)最后分别加入到Landsat波段影像,可导出我们所合成的影像。先看所用到的函数:
aspect(input)
计算地形DEM数据的坡向信息(以度为单位),局部梯度是用每个像素的4个连通邻域来计算的,因此图像的边缘会出现缺失值。
方法参数:
- terrain(Terrain)
DEM数据处理方法。
- input(Image)
地形DEM数据,以米为单位。
返回值:Image
slope(image)
计算地形DEM数据的坡度信息(以度为单位),局部梯度是用每个像素的4个连通邻域来计算的,因此图像的边缘会出现缺失值。
方法参数:
- terrain(Terrain)
DEM数据处理方法。
- image(Image)
地形DEM数据,以米为单位。
返回值:Image
addBands(srcImg,names,overwrite)
添加影像中的波段到当前影像。
方法参数:
- dstImg(Image)
Image实例。
- srcImg(Image)
要添加波段的影像对象。
- names(String|Array<String>)
波段名称列表,默认为null,表示全部添加。
- overwrite(Boolean)
相同名称是否覆盖,默认是false。
返回值:Image
map(algorithm,dropNulls)
针对ImageCollection中的每个Image进行循环计算。
方法参数:
- imageCollection(ImageCollection)
ImageCollection实例。
- algorithm(Function)
参数是Image的方法,需要返回Image
- dropNulls(Boolean)
是否允许返回空值
返回值:ImageCollection
代码:
* @Name : 基于 PIE Engine Studio 的水稻自动提取
* @Author : 武汉大学VHR队
* @Desc : 淮安市水稻提取 -- 合成监督分类影像
* @Source : 航天宏图第四届 “航天宏图杯”PIE软件二次开发大赛云开发组三等奖获奖作品
*/
//1.合成监督分类影像
var area = pie.Geometry.Polygon([
[
[
118.19042604840365,
32.717477656827796
],
[
119.67193792508522,
32.717477656827796
],
[
119.67193792508522,
34.12687250105918
],
[
118.19042604840365,
34.12687250105918
],
[
118.19042604840365,
32.717477656827796
]
]
], null);
//加载淮安市矢量
var roi = pie.FeatureCollection("NGCC/CHINA_CITY_BOUNDARY")
.filter(pie.Filter.eq('name', '淮安市'))
.first()
.geometry()
Map.centerObject(roi, 8)
Map.addLayer(roi, { color: "red", fillColor: "00000000", width: 2 }, "Huaian")
//NDVI
function NDVI(image) {
var red = image.select("B4")
var nir = image.select("B5")
var ndvi = (nir.subtract(red)).divide(nir.add(red)).multiply(10000)
return image.addBands(ndvi.rename("NDVI"));
}
//LSWI
function LSWI(image) {
var swir = image.select("B6")
var nir = image.select("B5")
var lswi = (nir.subtract(swir)).divide(nir.add(swir)).multiply(10000)
return image.addBands(lswi.rename("LSWI"));
}
//EVI
function EVI(image) {
var red = image.select("B4").divide(10000)
var nir = image.select("B5").divide(10000)
var blue = image.select("B2").divide(10000)
var evi = ((nir.subtract(red)).multiply(2.5))
.divide(nir.add(red.multiply(6)).subtract(blue.multiply(7.5)).add(1))
.multiply(10000)
return image.addBands(evi.rename("EVI"));
}
//去云处理
function cloudMask(image) {
var qa = image.select('BQA');
var cloudMask = qa.bitwiseAnd(1 << 4).eq(0);
return image.updateMask(cloudMask);
};
//选择用于分类的影像并裁剪
var l8col = pie.ImageCollection("LC08/01/T1")
.filterBounds(roi)
.filterDate("2020-3-1", "2020-12-1")
.select(["B2", "B3", "B4", "B5", "B6", "B7", "BQA"])
.map(cloudMask)
.map(NDVI)
.map(LSWI)
.map(EVI)
.median()
//选取dem
var dem = pie.ImageCollection('DEM/SRTM_30')
.filterBounds(roi)
.select('elevation')
.mosaic()
.clip(roi);
var aspect = pie.Terrain.aspect(dem);
var slope = pie.Terrain.slope(dem).multiply(180 / 3.1415926);
//选取SAR 5月8月影像
var sarmay = pie.Image('user/pieadmin/saas/06/sar_may').select('B1').multiply(10000).clip(roi);
var saraug = pie.Image('user/pieadmin/saas/06/sar_aug').select('B1').multiply(10000).clip(roi);
//选择用于分类的波段
var bands = [
"B2", "B3", "B4", "B5", "B6", "B7", "NDVI", "LSWI", "EVI"
];
//"VH1","VH2","ASPECT","SLOPE"
//合成用于监督分类的影像
var l8Image = l8col
.addBands(aspect.rename("ASPECT"))
.addBands(slope.rename("SLOPE"))
.addBands(sarmay.rename("VH1"))
.addBands(saraug.rename("VH2"))
.select(bands)
.clip(roi)
//导出影像
Export.image({
image: l8Image,
description: "l8Image",
assetId: "l8Image",
region: area,
scale: 30
});
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