ostu大津法gee

### OSTU大津法在Google Earth Engine (GEE) 上的实现 OSTU大津法是一种用于图像处理中的阈值分割方法，在遥感影像分析中广泛应用。通过计算灰度直方图并找到最佳阈值来分离前景和背景。 在Google Earth Engine平台上，可以利用内置函数`ee.Algorithms.Image.Segmentation.Otsu`轻松实现这一算法[^1]： ```javascript // 定义输入影像集合 var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .median(); // 对单波段执行Otsu自动分类 function otsu(image, bands, point, scale){ var histogram = image.select(bands).reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.histogram(255, 1), geometry: point, scale: scale, maxPixels: 1e9 }).get(bands); var hist = ee.Dictionary(histogram).values().toArray(); // 计算累积分布函数和其他统计量 var cdf = hist.iterate(function(item, acc){ return ee.List(acc).add(ee.Number(item).add(ee.List(acc).get(-1))); }, ee.List([0])); var mean = hist.reduce(ee.Reducer.mean()); var totalPixelCount = ee.Array(cdf.get(-1)); // 找到最优阈值 var thresholds = ee.List.sequence(1, 254); var bcv = thresholds.map(function(t){ t = ee.Number(t); var w0 = ee.Array(cdf.slice(0,t)).get([-1]).divide(totalPixelCount); var w1 = ee.Number(1).subtract(w0); var mu0 = hist.slice(0,t).multiply( ee.Array(cdf.slice(0,t))).sum() .divide(ee.Array(cdf.slice(0,t)).get([-1])); var mu1 = hist.slice(t,null).multiply( ee.Array(cdf.slice(t,null))) .subtract(ee.Array(cdf.slice(0,t)).get([-1])) .divide(ee.Number(1).subtract(ee.Array(cdf.slice(0,t)).get([-1]))); return w0.multiply(mu0.subtract(mean)).pow(2) .add(w1.multiply(mu1.subtract(mean)).pow(2)) .sqrt(); }); var threshold = thresholds.sort(bcv, false).get(0); return image.lt(threshold); } // 使用样例点进行测试 var samplePoint = ee.Geometry.Point([116.376, 39.916]); var result = otsu(imageCollection, ['B4'], samplePoint, 30); Map.addLayer(result.updateMask(result), {palette:'black'}, "Binary Image"); ``` 此代码片段展示了如何基于给定的兴趣区域（ROI），对Landsat 8 TOA反射率数据集的一个特定波段应用OTSU大津法来进行二值化处理，并将结果可视化显示出来。