遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域经典案例及GPT模型应用教程

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一：平台及基础开发平台

·GEE平台及典型应用案例；

·GEE开发环境及常用数据资源；

·ChatGPT、文心一言等GPT模型

·JavaScript基础；

·GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程；

    ·GEE基本对象、矢量和栅格对象可视化、属性查看，API查询、基本调试等平台上手。

二：GEE基础知识与ChatGPT等AI模型交互

·影像基本运算与操作：数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取；影像掩码、裁剪和镶嵌等；

·要素基本运算与操作：几何缓冲区，交、并、差运算等；

·集合对象操作：循环迭代（map/iterate）、合并Merge、联合（Join）；

·数据整合Reduce：包括影像与影像集整合，影像合成、影像区域统计与域统计，分组整合与区邻域统计，影像集线性回归分析等；

·机器学习算法：包括监督（随机森林、CART、SVM、决策树等）与非监督（wekaKMeans、wekaLVQ等）分类算法，分类精度评估等；

·数据资产管理：包括本地端矢量和栅格数据上传、云端矢量和栅格数据下载、统计结果数据导出等；

·绘图可视化：包括条形图、直方图、散点图、时间序列等图形绘制。

     ·GPT模型交互：结合上述基本知识点和ChatGPT等AI工具进行交互演示，包括辅助答疑、代码生成与修正等技巧。

GPT模型

1)Landsat、Sentinel-2影像批量自动去云和阴影

2)联合Landsat和Sentinel-2批量计算植被指数和年度合成

3)研究区可用影像数量和无云观测数量统计分析

4)中国区域年度NDVI植被数合成及年度最绿DOY时间查找

5)时间序列光学影像数据的移动窗口平滑

6)分层随机抽样及样本导出、样本本地评估与数据上传云端

中国近40年降雨量变化趋势分析

案例一：洪涝灾害监测

基于Sentinel-1 雷达等影像，以典型洪涝灾害为例监测受灾区域。多源影像数据处理和不同水体识别算法构建，如OSTU全局自动分割与局部自适应阈值法，以及采用不同方式确定受灾区域，受灾面积统计与可视化输出等。

案例二：洪水敏感性和风险模

结合ESA10m分辨率土地覆盖产品、地形（海拔与坡度）、MERIT全球水文数据、JRC地表水数据产品等空间数据集，借助云平台计算不同地类与开阔水域的距离，最近排水系统上方的高度 (HAND) 和降雨频率（降雨强度和持续时间的代表）作为模拟洪灾敏感性的输入参数，再应用加权线性组合WLC方法绘制洪灾敏感性分布图。不同数据产品再分类分级、欧几里得距离计算、影像集map循环和分析建模等。

案例三：水体质量监测

联合近十年的Landsat 8/9、JRC地表水产品，使用如NDSSI归一化差异悬浮泥沙指数、NDTI归一化差分浊度指数等来监测水集水区水质变化情况，统计集水区域逐月水质变化情况。时间序列影像预处理、植被指数计算、逐月逐年影像合成、影像集Reducer操作、空值过滤与作图等。

案例四：河道轮廓监测

展示Earth Engine在河流水文学和地貌学中的应用。具体演示如何使用云平台区分河流和其它水体，进行基本的形态分析，提取河流的中心线和宽度，检测河流形态随时间的变化。开源程序包调用、RivWidthCloud关键代码解读、时间序列影像处理、水体遥感识别和数据导出。

案例五：地下水变化监测

详细介绍了利用GRACE重力卫星的观测数据来评估大型河流流域地下水储量的变化，应用遥感估计的总蓄水异常、陆地表面模型输出GLDAS和现场观测结果来解决地下水蓄不变化。使用GRACE绘制总蓄水量变化、蓄水趋势和解决河流流域地下水储量的变化等，

案例六：红树林遥感制图

联合Sentinel-1/2多源遥感影像和机器学习算法绘制红树林分布图。光学和雷达数据处理、机器学习算法应用、反演精度评估、变量重要性分析、结果可视化、栅格与矢量转换等内容，将演示如何利用红树林的生境特征信息（如地形、与大海相连等）对分类结果进行精细处理，实现高精度分布图的绘制。