未提供项目说明
s1flood的Python项目详细描述
S1洪水
谷歌地球引擎(GEE)洪水算法如DeVries等人,《环境遥感》(2020年)中所述。在
使用s1flood
需要GEE上的帐户。要注册帐户,请转到https://earthengine.google.com。在
1。在GEE操场上
通过在脚本中包含以下行来加载存储库:
vars1flood=require('users/bdv/s1flood');
具体脚本(函数)可按如下方式访问:
^{pr2}$示例
摘要统计演示:https://code.earthengine.google.com/fe91cf1ab5df51fe107dd9b07f84835a
休斯顿(哈维飓风),2017年8月30日:https://code.earthengine.google.com/5ff925dd39ac4a1994719bb4f7681940
莫桑比克贝拉(飓风伊达),2018年3月23日:https://code.earthengine.google.com/444cf654636f01877875721c9c402c7c
巴哈马群岛(多里安飓风),2019-09-04:https://code.earthengine.google.com/29e799edb05ab69e11dfa3bd14146e33
内布拉斯加州奥马哈,2019-03-25:https://code.earthengine.google.com/5bdf08bae781e45564bc8c6b31d4067e
希腊中部,2018-03-01:https://code.earthengine.google.com/3ee7b5408c7a7aa1ee13988afa6236c9
2。Python包
要将s1flood
python包安装到conda环境中:
conda create -n ee python earthengine-api conda activate ee
第一次加载并初始化ee
模块时,需要验证GEE帐户的使用:
python -c "import ee; ee.Initialize()"
运行此代码后,请按照说明进行操作。在
最后,使用pip安装s1flood
。在
pip install s1flood
使用DSWE
除了使用Sentinel-1反向散射异常(Z-scores)绘制洪水图外,还使用陆地卫星数据绘制历史洪水和永久性开阔水域的地图。历史因纽达通和永久性开阔水域测绘有两种选择:
- 独家使用JRC全球地表水(GSW)数据集。采用两个概率阈值:永久性开阔水域为90%,季节性洪水为25%。在
- 联合使用JRC-GSW和动态地表水范围(DSWE)。(1)中描述的两个阈值适用于两个数据集,以定义永久性开阔水域和季节性洪水。在
默认情况下使用选项(1),选项(2)由mapFloods()
函数中的use_dswe
参数触发。使用此选项需要安装eedswe
包,可用here。mapFloods()
将默认为选项(1),如果eedswe
未安装,use_dswe
是True
,则带有警告。在
示例
“examples/”目录中包含一些示例笔记本。要运行这些,还需要安装geemap
、matplotlib
、pandas
和{
conda install geemap matplotlib pandas jupyter jupyter notebook
参考文献
DeVries,B.,Huang,C-Q.,Armston,J.Huang,W.,Jones,J.W.和Lang M.W.,2020年。利用googleearth引擎上的Sentinel-1和Landsat数据快速、可靠地监测洪水。环境遥感,24:111664,doi:10.1016/j.rse.2020.111664。在
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