基于google earth engine 云计算平台的全国水体变化研究

第一个博客密码忘记了，今天才来开通第二个博客，时间已经过去两年了，三年的硕士生涯，真的是感慨良多，最有收获的一段时光，莫过于在实验室一个人敲着代码了，研三来得到中科院深圳先进院，在这里开始了新的研究生涯，主要工作是基于google earth engine的云计算平台，遥感大数据运算，不得不说，这是一个超越国内遥感行业至少10年的东西，我记得有一个院士讲过一句话，未来的遥感不是数据问题，而是计算问题，google 早已看穿一切，开发了GEE平台，这是一个遥感大数据云计算平台，国内几乎没有相关介绍，在此，我在这里姑且是蜻蜓点水，为国内同行提供一点参考价值，可能硕士毕业之后，不会从事这个行业了，也算是一个记录吧！

我有一个项目是全国水体变化研究，在此，我基于GEE平台做了相关研究，目前已经完成了2016年全国水体覆盖，精度方面，只能说是够用吧，反正不是写学术论文，实话实说，能用。

不多说，先上代码https://code.earthengine.google.com/ec9fce10db9f3bfcdae34a35632fabf2，注意一定要FQ，大约了计算了几千景landsat8影像，得到的结果还是非常理想的，其中的水体自动判别算法，采用的是remote sensing of environment2014年的一篇学术论文，号称可以对云及积雪层进行识别，经过实验发现，在新疆、西藏等地，并不能很好的识别，我对每一景影像采用云及积雪进行掩膜算法，发现效果并不理想，果然学术还是骗人的。。。。但是最终的大致结果还是能看的，如下图所示：

右边是矢量图像，蓝色为水体，可以看出基本上自动检测出来了，这个区域为西藏地区，覆盖范围很大，积雪层还是被误识别了，有可能是算法原因了，如果本地处理影像的话，但是下载影像可能就是需要半个月的时间了，处理时间至少一个月，发布成果可能就是3个月过去了，基于GEE平台，整个过程用了大概十分钟不到。。。。。

到此，完笔，请各位测绘遥感大数据同行进行指正评价，不甚感激！