GEE：基于光谱距离度量方法的巴以冲突造成的地表覆盖变化检测

本文主要是介绍GEE：基于光谱距离度量方法的巴以冲突造成的地表覆盖变化检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

作者：CSDN @ _养乐多_

本文将介绍如何在 Google Earth Engine (GEE) 平台中使用光谱距离度量方法进行地表覆盖变化检测，并以加沙地区为例，使用Sentinel2数据展示2023年3月和2024年3月的地表覆盖变化区域。

结果如下图所示，

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一、核心函数

1.1 spectralDistance函数

spectralDistance 函数用于计算两个图像之间每个像素的光谱距离。

参数	类型	默认值	描述
image1	Image	无	第一个图像
image2	Image	无	第二个图像
metric	String	“sam”	光谱距离度量标准。可以是 ‘sam’ (光谱角映射器)、‘sid’ (光谱信息差异)、‘sed’ (平方欧氏距离) 或 ‘emd’ (地球移动者距离) 中的一个。

注意，如果图像是基于数组的，则只使用每个图像的第一个波段；否则，所有波段都参与距离计算。因此，需要这两个图像包含相同数量的波段或具有相同的一维数组长度。

1.2 光谱距离度量方法

方法	描述
SAM	光谱角制图（Spectral Angle Mapper，SAM）用来计算两个数组之间的相似性，其计算结果可看作两数组之间余弦角。如果两个光谱非常相似，则夹角接近零度；如果它们之间的差异很大，则夹角接近 90 或 180 度。
SID	光谱信息散度（spectral information divergence，SID）是一种衡量两个光谱之间差异的指标。它基于信息论的概念，通过计算两个光谱分布之间的 KL 散度来量化它们之间的差异。SID 越高，表示两个光谱之间的差异越大。
SED	平方欧几里得距离（Squared Euclidean distance，SED）是欧氏距离的平方。欧氏距离是两个点之间的直线距离，在光谱分析中用于衡量两个光谱向量之间的差异。SED 越大，表示两个光谱之间的差异越大。
EMD	陆地移动距离（Earth Mover’s Distance，EMD）是一种衡量两个分布之间差异的度量。它考虑了两个分布之间的距离以及在将一个分布转换成另一个分布时所需的最小成本。在图像处理中，EMD 可以用于衡量两个图像的相似性。

二、代码链接

https://code.earthengine.google.com/5c2e0d8d82c1144a9907c58756228be0?noload=true

三、完整代码

var roi = ee.FeatureCollection('users/949384116/GAZA/1roiGAZA');
var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'B8', 'B8A', 'B11', 'B12'];
Map.centerObject(roi, 11);
var roi1 = ee.Image().toByte().paint({ featureCollection: roi, color: 0, width: 3 });
Map.addLayer(roi1, {}, '边界')
//
var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2');
var rgbVis = {min: 0.0,max: 3000,bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
};
var filtered = s2.filter(ee.Filter.bounds(roi)).select('B.*');
var csPlus = ee.ImageCollection('GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED');
var csPlusBands = csPlus.first().bandNames();
var filteredS2WithCs = filtered.linkCollection(csPlus, csPlusBands);
function maskLowQA(image) {var qaBand = 'cs';var clearThreshold = 0.65;var mask = image.select(qaBand).gte(clearThreshold);return image.updateMask(mask);
}
var filteredMasked = filteredS2WithCs.map(maskLowQA);
var before = filteredMasked.filterDate('2023-03-01', '2023-03-31').median();
var after = filteredMasked.filterDate('2024-03-01', '2024-03-31').median();
Map.addLayer(before.clip(roi), rgbVis, '冲突前-2023年3月');
Map.addLayer(after.clip(roi), rgbVis, '冲突后-2024年3月');
var sed = after.spectralDistance(before, 'sed');
var distance = sed.sqrt();
var mask = distance.clip(roi).gt(1400);
var maskedImage = distance.clip(roi).updateMask(mask);
Map.addLayer(maskedImage, { min: 0, max: 1500, palette: ['white', 'red'] }, '变化较大的地方');

这篇关于GEE：基于光谱距离度量方法的巴以冲突造成的地表覆盖变化检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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