【数据分析】基于GEE实现大津算法提取洞庭湖流域水体

大津算法提取水体

  • 1.写在前面
  • 2.洞庭湖水体识别

1.写在前面

  最大类间方差法,也称为Otsu或大津法,是一种高效的图像二值化算法,由日本学者Otsu于1979年提出。该算法基于图像的频率分布直方图,假设图像包含两类像素(前景和背景),并计算出一个最佳阈值,以最大化类间方差,从而将这两类像素分开。这种方法旨在最小化类内方差,同时最大化类间方差。

2.洞庭湖水体识别

  数据筛选: 定义一个示例矢量区域geometry,代表洞庭湖。设置时间范围为2021年1月1日至2023年12月31日。筛选云量低于5%的Landsat 8影像。

  影像处理: 使用中值合成方法,从筛选出的Landsat 8影像集中生成示例影像。应用MNDWI水体指数和Otsu算法进行基础水体识别。

  修正的归一化差异水体指数法(MNDWI):比值法水体提取模型中的WNDWI模型,该模型原理是在多光谱波段内,将地物大的反射波段置于分子,小的反射波段置于分母,通过比值运算得到两种反射波的差距值,使地物呈现出最大的亮度在遥感影像上,而其他非此类地物则被抑制,从而突出研究地物的目的。修正的归一化水体指数(MNDWI&#

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