基于GEE平台提取水体

本文主要介绍如何利用GEE平台与哨兵2号影像提取水体。水体的提取主要是基于NDWI指数进行，当然，通过改变波段运算，也可以根据MNDWI进行提取。主要代码如下：
下面展示一些 内联代码片。

//首先对数据进行去云处理
var s2_rmcloud = function(image) {var quality = image.select("QA60").unmask();return image.updateMask(quality.eq(0));
};
//NDWI
var s2_ndwi = function(image) {return image.addBands(image.normalizedDifference(["B3", "B8"]).rename("NDWI"));
};
//筛选数据 var s2_nocloud = s2_col.map(s2_rmcloud).filterBounds(roi).filterDate("2020-11-20", "2020-11-25");
var ndwi = s2_nocloud.map(s2_ndwi).select("NDWI").reduce(ee.Reducer.mean()).clip(roi);
print(ndwi)
var visParam = {min: -0.5,max: 0.5,palette: ['00FFFF', '0000FF']
};
Map.addLayer(ndwi, visParam, "ndwi");
Map.centerObject(roi,12);
//otsu算法
var otsu = function(histogram) {var counts = ee.Array(ee.Dictionary(histogram).get('histogram'));var means = ee.Array(ee.Dictionary(histogram).get('bucketMeans'));var size = means.length().get([0]);var total = counts.reduce(ee.Reducer.sum(), [0]).get([0]);var sum = means.multiply(counts).reduce(ee.Reducer.sum(), [0]).get([0]);var mean = sum.divide(total);var indices = ee.List.sequence(1, size);// Compute between sum of squares, where each mean partitions the data.var bss = indices.map(function(i) {var aCounts = counts.slice(0, 0, i);var aCount = aCounts.reduce(ee.Reducer.sum(), [0]).get([0]);var aMeans = means.slice(0, 0, i);var aMean = aMeans.multiply(aCounts).reduce(ee.Reducer.sum(), [0]).get([0]).divide(aCount);var bCount = total.subtract(aCount);var bMean = sum.subtract(aCount.multiply(aMean)).divide(bCount);return aCount.multiply(aMean.subtract(mean).pow(2)).add(bCount.multiply(bMean.subtract(mean).pow(2)));});print(ui.Chart.array.values(ee.Array(bss), 0, means));// Return the mean value corresponding to the maximum BSS.return means.sort(bss).get([-1]);
};
//归一化，去除异常值
function normalization(image,region,scale){var mean_std = image.reduceRegion({reducer: ee.Reducer.mean().combine(ee.Reducer.stdDev(),null, true),geometry: region,scale: scale,maxPixels: 1e13,// tileScale: 16
});
var unitScale = ee.ImageCollection.fromImages(image.bandNames().map(function(name){name = ee.String(name);var band = image.select(name);var mean=ee.Number(mean_std.get(name.cat('_mean')));var std=ee.Number(mean_std.get(name.cat('_stdDev')));var max=mean.add(std.multiply(3))var min=mean.subtract(std.multiply(3))var band1=ee.Image(min).multiply(band.lt(min)).add(ee.Image(max).multiply(band.gt(max))).add(band.multiply(ee.Image(1).subtract(band.lt(min)).subtract(band.gt(max))))var result_band=band1.subtract(min).divide(max.subtract(min));return result_band;
})).toBands().rename(image.bandNames());return unitScale;
}
var ndwi2=ndwi.select('NDWI_mean')
var ndwi3=normalization(ndwi2,roi,10)
var ndwi1=ndwi3.multiply(10000)
print(ndwi1)
var histogram = ndwi1.select('NDWI_mean').reduceRegion({reducer: ee.Reducer.histogram(255, 2).combine('mean', null, true).combine('variance', null, true), geometry: roi, scale: 10,bestEffort: true
});
print(Chart.image.histogram(ndwi1.select('NDWI_mean'), roi, 12));
print(histogram);
var threshold = otsu(histogram.get('NDWI_mean_histogram'));
print('threshold', threshold);
var water_mask = ndwi1.select('NDWI_mean').gt(threshold);Map.addLayer(water_mask.mask(water_mask), {palette: 'red'}, 'water');
Export.image.toDrive({image: water_mask.mask(water_mask),description: "202009",folder:"UltimateS2_R2",fileNamePrefix: "202009",scale: 10,region:roi,maxPixels: 1e13});Map.addLayer(water_mask.mask(water_mask), {palette: 'red'}, 'class A');
var countDictionary = water_mask.mask(water_mask).reduceRegion({reducer: ee.Reducer.count(),geometry: roi,scale: 10,maxPixels: 1e13
});
//把统计结果打印出来
print(countDictionary);

虽然看着很长，但是基本思想时利用阈值法提取水体，借鉴了Otsu算法确定阈值，另外加了剔除异常值的归一化算法。
基于哨兵2号1-C的数据源，作者在写代码的时候发现哨兵2号2A和哨兵2号1C的数据在去云后数据数量上不相同了，暂时不知道是什么原因，欢迎各位小伙伴来交流哇。

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