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我最近想通过GEE直接统计长时间序列下长江下游流域的水体面积变化情况，如果通过传统做法很复杂，于是想到了使用GEE。下面是提取水体的效果图，时间是2000年的，你也可以设置显示2000-2019年中任意一年的水体数据。
![使用google earth engine(GEE)提取2000年到2019年长江下游水体（河流、湖泊）数据[通俗易懂]](https://img-blog.csdnimg.cn/20200622123415904.png)
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代码链接：
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读者可以先通过代码看看效果，下面我说一下最主要的思路：
1.数据源的选择；
2.数据的时间、地点筛选；
3.水体的标准设置；
4.影像数据导出；
5.统计长江水体面积；
6.时间迭代函数。
下面是每个步骤的做法：
1.数据源的选择：
水体数据源是JRC Monthly Water History, v1.1，这个数据库拥有1987年到现在的全球水体分布图，而这个数据库是根据LANDSAT数据提取的。
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这个数据只有一个波段，3个值：0,1,2.。其中0代表没有数据；1代表有数据，不是水体；2代表有数据，是水体。
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我们直接通过GEE的import功能，引进这个数据库：
![使用google earth engine(GEE)提取2000年到2019年长江下游水体（河流、湖泊）数据[通俗易懂]](https://img-blog.csdnimg.cn/20200622124428343.png)
2.数据的时间、地点筛选:
year是研究的年份，yantze_down是我上传的长江中下游的shp图；
//设置需要提取的区域，由于是上传的shp文件，需要转为geometry的格式
var yantze_down_region = yantze_down.geometry();
//设置需要提取的年份
var startDate = ee.Date.fromYMD(year, 1, 1);
var endDate = ee.Date.fromYMD(year, 12, 31);
//筛选JRC水体数据
var myjrc = jrc.filterBounds(yantze_down_region).filterDate(startDate, endDate);3.水体的标准设置；
在这一步时一定要注意，由于JRC数据一年有12景，我们需要根据12景影像来统计一年的合成影像，而不是单单一景。所以合成方法是什么？我考虑到长江下游某些地方绘出翔一些低洼地暂时性积水，但这并不能算作湖泊。而我的目的是稳定性的湖泊、河流。所以我的合成方法是：
某个像素有7个月是水，则该像素为水体。
//在每个月份的影像中添加一个obs属性的波段，一个像素如果有数据，则为1，没有数据则为0
myjrc = myjrc.map(function(img){
var obs = img.gt(0);
return img.addBands(obs.rename('obs').set('system:time_start', img.get('system:time_start')));
});
//在每个月份的影像中添加一个onlywater属性的波段，一个像素如果有水则为1，没有水则为0
myjrc = myjrc.map(function(img){
var water = img.select('water').eq(2);
return img.addBands(water.rename('onlywater').set('system:time_start', img.get('system:time_start')));
});
//计算每个像素点在一年12景影像中， 有数据的次数
var totalObs = ee.ImageCollection(myjrc.select('obs')).sum().toFloat();
//计算每个像素点在一年12景影像中， 有水的次数
var totalWater = ee.ImageCollection(myjrc.select('onlywater')).sum().toFloat();
//统计每个像素点在一年中有水的比例
var floodfreq = totalWater.divide(totalObs).multiply(100);
//删除没有值的像素
var myMask = floodfreq.eq(0).not();
floodfreq = floodfreq.updateMask(myMask);
var viz = {min:0, max:50, palette: ['blue', 'white', 'green']};
var floodfreq1=floodfreq.clip(yantze_down_region);
var year_folder=year+"folder_gte";
//如果某个像素一年有7个月有水，则为水体
var gte60=floodfreq1.gte(60)4.影像数据导出；
这个就太简单了，直接导出，文件名字为年份，不用详细说。
//导出影像
Export.image.toDrive({
image: gte60,
region: yantze_down_region,
// fileDimensions:2560,
scale: 30,
maxPixels : 1e13,
folder:year_folder,
description:year_folder});Task里面就可以有每一年长江下游区域的水体TIFF图，点击下载
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5.统计长江水体面积；
这个用reduce函数，直接统计水体面积，也很简单，不详细说。
//计算计算长江下游水体面积
var stats2 = gte60.reduceRegion({
reducer: ee.Reducer.sum(),
geometry: yantze_down_region,
scale: 30,
maxPixels: 1E13
});
print(year_folder);
print(stats2);控制台里面输出每一年的水体像元个数，每一个像元的面积为30m*30m：
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6.时间迭代函数。
因为我想统计长时间序列的水体数据，所以进行一个迭代。在这之前，先将前5个步骤封装，传入参数为年份，方便我们在时间迭代函数中进行调用：
//获取哪一年的，如果你想获取2000年到2019年，将条件改为i<20
for(var i=0;i<2;i++){
if (i<10){ var year='200'+i;}
if (i>10||i==10){ var year='20'+i;}
var yearn = parseInt(JSON.parse(year));
get_yearly_water(yearn);
}提取水体的过程也就完成了，你按照我这个办法，可以提取全球任意地点长时间序列的水体数据，希望对你有帮助。
可以前往“地信遥感数据汇”获取更多数据。
https://www.gisrsdata.com/
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