GEE中Sentinel数据提取水稻种植面积

### 使用 GEE 和 Sentinel 数据估算水稻种植区域面积 #### 获取 Sentinel 数据 为了获取Sentinel卫星数据，在GEE平台内可以直接调用已有的影像集合。对于水稻监测而言，通常会选择多光谱分辨率较高的Sentinel-2数据集[^1]。 ```javascript var sentinel2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2'); ``` #### 定义研究区和时间范围 设定特定的研究地区以及所需的时间区间是必要的操作步骤之一。这有助于缩小检索的数据量并提高处理效率。 ```javascript // Define the region of interest and date range. var roi = /* geometry defined here */; var startDate = 'YYYY-MM-DD'; var endDate = 'YYYY-MM-DD'; sentinel2 = sentinel2.filterBounds(roi) .filterDate(startDate, endDate); ``` #### 预处理遥感影像 预处理阶段包括去除云层影响、大气校正等措施以确保后续分析的质量。利用GEE内置函数可以简化这些流程。 ```javascript function maskS2clouds(image){ var qa = image.select('QA60'); // Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively. var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBitMask = 1 << 11; var maskedImage = image.updateMask(qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)) .updateMask(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)); return maskedImage; } sentinel2 = sentinel2.map(maskS2clouds); ``` #### 构建植被指数用于区分作物类型 通过构建NDVI或其他适合于识别水田的植被指数可以帮助更精准地定位到水稻种植区。这里采用常见的NDVI作为例子说明。 ```javascript var addNDVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); }; sentinel2 = sentinel2.map(addNDVI); // Visualize NDVI values within a certain threshold as potential rice paddies. Map.setCenter(longitude, latitude, zoomLevel); // Adjust parameters accordingly. var visParams = {min: 0.3, max: 0.9, palette: ['yellow','darkgreen']}; Map.addLayer(sentinel2.median().select('NDVI'), visParams,'Rice Paddy Areas'); ``` #### 计算总面积 最后一步是对符合条件（如高NDVI值）的像素进行统计汇总得到最终的结果——即水稻种植区的实际覆盖面积。此过程可以通过聚合运算完成。 ```javascript // Calculate total area covered by pixels with high NDVI value indicating possible rice fields. var scale = 10; // Spatial resolution at which to perform calculations (meters). print("Estimated Rice Field Area:", sentinel2.mean().gte(0.7).multiply(ee.Image.pixelArea()).reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.sum(), geometry: roi, scale: scale, bestEffort: true }).get('ndvi')); ```