[发明专利]一种基于GEE云平台监测大尺度长时序地表裸露率的方法

权利要求书

1.一种基于GEE云平台监测大尺度长时序地表裸露率的方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，在GEE云平台中，以空间四至坐标的形式，使用JavaScript编程语言设置需要开展ESF监测的地理边界，作为监测区域范围，所述ESF表示地表裸露率；将监测区域范围进行可视化绘制，从而在GEE云平台的界面直接看到监测区域范围；

步骤二，在GEE云平台中，使用JavaScript编程语言定义Landsat系列卫星遥感影像数据的去云/阴影函数；

其中用到的遥感数据有Landsat-4/5TM卫星影像和Landsat-8OLI卫星影像两种，分别定义这两种影像数据的去云/阴影函数，用于大尺度长时序范围的批量遥感影像数据的云层及阴影去除预处理；

步骤三，在GEE云平台中，采用JavaScript编程语言，通过归一化地表裸露指数NDBI以及像元二分模型计算公式，定义从遥感影像中监测地表裸露率ESF的监测函数；

步骤四，在GEE云平台中，通过JavaScript编程语言编写“for”循环语句，并设定ESF监测的起止时间范围；结合步骤一设定的监测区域范围，从GEE云平台加载起止时间范围及监测区域范围内逐年的所有Landsat-4/5TM和Landsat-8OLI两种卫星遥感影像，其中要求只筛选加载云量低于40％的影像；另外，由于Landsat-4/5TM和Landsat-8OLI两种卫星影像多光谱数据中的光谱排序不一致，因此将两种数据的光谱波段进行统一排序，并以“B1/B2/B3/B4/B5”统一命名两种数据的“蓝/绿/红/近红外/短波红外”波段，用于后续的遥感指数计算；

步骤五，在GEE云平台中，根据步骤二的去云/阴影函数对步骤四所获取的、统一命名的遥感影像数据进行预处理；调用预处理后的遥感影像“短波红外-B5”和“近红外-B4”波段，计算得到每一幅影像的NDBI遥感指数，NDBI表示归一化地表裸露指数值；逐年空间叠加每幅影像的NDBI遥感指数，计算获取监测区域NDBI指数的逐年平均值；

步骤六，通过与步骤五相同的方式，在GEE云平台中，调用预处理后的遥感影像“近红外-B4”和“红光-B3”波段，计算监测区域的归一化植被指数NDVI的逐年平均值；由于NDVI指数为负值时表示该区域为无植被的水体，因此通过NDVI指数平均值小于零的情况识别出监测区域中的水体，然后结合步骤五的NDBI指数的逐年平均值，将水体部分的NDBI指数值掩膜设置为零，即表示水体区域不存在地表裸露情况，以提高通过NDBI指数监测ESF的准确性；

步骤七，在GEE云平台中，调用步骤三的ESF监测函数，将水体掩膜后的NDBI指数带入函数，监测得到区域的ESF结果；绘制水体掩膜后NDBI遥感指数和地表裸露率的频率统计直方图，用于地表裸露状况的频率分布分析；

步骤八，调用GEE云平台的Google Drive接口，根据指定的空间分辨率和地理坐标系，将设定时空范围内的地表裸露率监测结果数据和产品导出，采用地理信息软件进行制图分析与保存。

2.根据权利要求1所述的一种基于GEE云平台监测大尺度长时序地表裸露率的方法，其特征在于：步骤二，通过GEE云平台的Landsat系列卫星影像数据云层和阴影信息代码，采用JavaScript编程语言分别定义对Landsat-4/5TM数据和Landsat-8OLI数据进行去云/阴影预处理的函数，从而提高后续NDBI和NDVI遥感指数计算结果的精度；其中，Landsat-4/5TM影像在GEE云平台中的云层代码为5，代码是7时表示像元为云层的概率较大，阴影代码为3；将这一类像元删去即得到去云/阴影后的影像数据；Landsat-8OLI影像在GEE云平台中的云层代码为5，阴影代码为3，同理将这一类像元删去可得到去云/阴影后的影像数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于GEE云平台监测大尺度长时序地表裸露率的方法，其特征在于：步骤三，ESF通过NDBI和像元二分模型计算得到，因此在GEE云平台中使用JavaScript编程语言定义通过NDBI及像元二分模型监测ESF的函数；

其中ESF计算公式如下：

式中，ESF为特定空间像元的地表裸露率，NDBI为该空间像元的归一化地表裸露指数值，NDBI_max和NDBI_min分别是监测区域范围内NDBI的最大值和最小值。