【教程】使用google earth engine(GEE)提取2000年到2019年长江下游水体（河流、湖泊）数据
我最近想通过GEE直接统计长时间序列下长江下游流域的水体面积变化情况，如果通过传统做法很复杂，于是想到了使用GEE。下面是提取水体的效果图，时间是2000年的，你也可以设置显示2000-2019年中任意一年的水体数据。
代码链接：
https://code.earthengine.google.com/de4c42e80c432a909a4167b2b6333e6e
https://code.earthengine.google.com/de4c42e80c432a909a4167b2b6333e6e
读者可以先通过代码看看效果，下面我说一下最主要的思路：
1.数据源的选择；
2.数据的时间、地点筛选；
3.水体的标准设置；
4.影像数据导出；
5.统计长江水体面积；
6.时间迭代函数。
1.数据源的选择：
水体数据源是JRC Monthly Water History, v1.1，这个数据库拥有1987年到现在的全球水体分布图，而这个数据库是根据LANDSAT数据提取的。
这个数据只有一个波段，3个值：0,1,2.。其中0代表没有数据；1代表有数据，不是水体；2代表有数据，是水体。
我们直接通过GEE的import功能，引进这个数据库：
2.数据的时间、地点筛选:
year是研究的年份，yantze_down是我上传的长江中下游的shp图；
//设置需要提取的区域，由于是上传的shp文件，需要转为geometry的格式 var yantze_down_region = yantze_down.geometry(); //设置需要提取的年份 var startDate = ee.Date.fromYMD(year, 1, 1); var endDate = ee.Date.fromYMD(year, 12, 31); //筛选JRC水体数据 var myjrc = jrc.filterBounds(yantze_down_region).filterDate(startDate, endDate);3.水体的标准设置；
在这一步时一定要注意，由于JRC数据一年有12景，我们需要根据12景影像来统计一年的合成影像，而不是单单一景。所以合成方法是什么？我考虑到长江下游某些地方绘出翔一些低洼地暂时性积水，但这并不能算作湖泊。而我的目的是稳定性的湖泊、河流。所以我的合成方法是：
某个像素有7个月是水，则该像素为水体。
//在每个月份的影像中添加一个obs属性的波段，一个像素如果有数据，则为1，没有数据则为0 myjrc = myjrc.map(function(img){ var obs = img.gt(0); return img.addBands(obs.rename('obs').set('system:time_start', img.get('system:time_start'))); }); //在每个月份的影像中添加一个onlywater属性的波段，一个像素如果有水则为1，没有水则为0 myjrc = myjrc.map(function(img){ var water = img.select('water').eq(2); return img.addBands(water.rename('onlywater').set('system:time_start', img.get('system:time_start'))); }); //计算每个像素点在一年12景影像中， 有数据的次数 var totalObs = ee.ImageCollection(myjrc.select('obs')).sum().toFloat(); //计算每个像素点在一年12景影像中， 有水的次数 var totalWater = ee.ImageCollection(myjrc.select('onlywater')).sum().toFloat(); //统计每个像素点在一年中有水的比例 var floodfreq = totalWater.divide(totalObs).multiply(100); //删除没有值的像素 var myMask = floodfreq.eq(0).not(); floodfreq = floodfreq.updateMask(myMask); var viz = {min:0, max:50, palette: ['blue', 'white', 'green']}; var floodfreq1=floodfreq.clip(yantze_down_region); var year_folder=year+"folder_gte"; //如果某个像素一年有7个月有水，则为水体 var gte60=floodfreq1.gte(60)4.影像数据导出；
这个就太简单了，直接导出，文件名字为年份，不用详细说。
//导出影像 Export.image.toDrive({ image: gte60, region: yantze_down_region, // fileDimensions:2560, scale: 30, maxPixels : 1e13, folder:year_folder, description:year_folder});Task里面就可以有每一年长江下游区域的水体TIFF图，点击下载
5.统计长江水体面积；
这个用reduce函数，直接统计水体面积，也很简单，不详细说。
//计算计算长江下游水体面积 var stats2 = gte60.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.sum(), geometry: yantze_down_region, scale: 30, maxPixels: 1E13 }); print(year_folder); print(stats2);控制台里面输出每一年的水体像元个数，每一个像元的面积为30m*30m：
6.时间迭代函数。
因为我想统计长时间序列的水体数据，所以进行一个迭代。在这之前，先将前5个步骤封装，传入参数为年份，方便我们在时间迭代函数中进行调用：
//获取哪一年的，如果你想获取2000年到2019年，将条件改为i<20for(var i=0;i<2;i++){ if (i<10){ var year='200'+i;} if (i>10||i==10){ var year='20'+i;} var yearn = parseInt(JSON.parse(year)); get_yearly_water(yearn);}提取水体的过程也就完成了，你按照我这个办法，可以提取全球任意地点长时间序列的水体数据，希望对你有帮助。
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版权声明：本文为CSDN博主「锐多宝的地理空间」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_36396470/article/details/106899589
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