谷歌地球引擎GEE：基于像素加以筛选、掩膜、提取分析

本文主要对GEE 中的栅格图层像元条件筛选与掩膜操作加以介绍。

本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第五篇，更多GEE 文章请参考专栏：GEE学习与应用。

首先，依据第二篇GEE教学博客# 谷歌地球引擎GEE：栅格数据的导入、筛选与可视化中内容，我们将Landsat 8 Collection 1 Tier 1 的大气表观反射率TOA Reflectance 产品与GMTED2010数据导入GEE；并对二者做好重命名。

接下来，同样依据第二篇GEE教学博客# 谷歌地球引擎GEE：栅格数据的导入、筛选与可视化中内容，将Landsat 8 Collection 1 Tier 1 的大气表观反射率TOA Reflectance产品按照时间进行选取（具体时间范围大家任意选择即可），并求取对应时间范围内的平均值；同时，将DEM图层在地图中加以显示。

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var landsat_2020=landsat_8.filterDate('2020-5-1','2020-5-31').mean();
Map.addLayer(dem,{},"DEM");

接下来，依据第四篇GEE教学博客# 谷歌地球引擎GEE：遥感影像可视化修改的代码方法中内容，将DEM图层可视化参数中的拉伸选项进行设置，并在得到合适的结果后将图层像元值的范围嵌入代码中。

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Map.addLayer(dem,{min:[-811.28],max:[1238.4]},"DEM");

随后执行代码，即可看到每次运行后DEM图层的可视化参数配置都是一致的。

接下来，就进行图层像元筛选的操作。在GEE中，我们可以直接通过.gt()（大于）、.lt()（小于）、.gte()（大于等于）等函数，对像元数值加以关系判别并选取。例如，通过dem.gt(1800)，我们就可以筛选出像素数值大于1800的DEM像元。

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var top_pixel=dem.gt(1800);
Map.addLayer(top_pixel,{},"Top");

执行代码，可以看到海拔较高（即大于1800m）地区像元显示为白色，其它地区显示为黑色。

我们还可以对筛选后的像元加以掩膜，从而将不满足筛选条件的像元直接删除，在地图中不显示。其中，这里还用到了第四篇GEE教学博客# 谷歌地球引擎GEE：遥感影像可视化修改的代码方法中调整单波段栅格图像的可视化palette参数的内容。

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var top_mask=top_pixel.mask(top_pixel)
Map.addLayer(top_mask,{palette:["63ff14"]},"Top_mask");

执行代码，可以看到海拔较高区域像元被筛选出并以彩色显示，而其它地区像元则不再显示。

接下来，我们利用normalizedDifference()函数计算一下NDVI，并对NDVI图层加以更进一步的像素筛选操作。关于GEE中NDVI的计算我们在后期的教学博客中会详细讲解，这里暂时不具体介绍。

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var NDVI=landsat_2020.normalizedDifference(["B5","B4"]);
Map.addLayer(NDVI,{},"NDVI");

依据与前述内容一致的方法，首先手动调整NDVI图层的可视化参数。

找到合适的参数配置后，将其嵌入代码中。

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var NDVI=landsat_2020.normalizedDifference(["B5","B4"]);
Map.addLayer(NDVI,{min:[-0.2098],max:[0.5692],palette:["ff3d6a","645aff","b1ff80","fff687"]},"NDVI");

再依据同样的像素筛选与掩膜代码，对NDVI图层加以处理：

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var high_NDVI=NDVI.gt(0.45);
var high_NDVI_mask=high_NDVI.mask(high_NDVI);
Map.addLayer(NDVI,{min:[-0.2098],max:[0.5692],palette:["ff3d6a","645aff","b1ff80","fff687"]},"NDVI");
Map.addLayer(high_NDVI_mask,{palette:["000000"]},"High_NDVI");

其中，"000000"表示黑色。执行代码可以看到，大于0.45的NDVI被显示为黑色，其余地区则依旧显示为彩色。

接下来，我们尝试对同一个图层进行两个限定条件的筛选。两个限定条件其实也很简单，直接在第一个筛选条件后用.and()函数跟随第二个限定条件即可。

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var middle_NDVI=NDVI.gt(-0.5).and(NDVI.lt(0.5));
var middle_NDVI_mask=middle_NDVI.mask(middle_NDVI);
Map.addLayer(NDVI,{min:[-0.2098],max:[0.5692],palette:["ff3d6a","645aff","b1ff80","fff687"]},"NDVI");
Map.addLayer(middle_NDVI_mask,{palette:["000000"]},"Middle_NDVI");

执行代码，即可将大于-0.5而小于0.5的NDVI区域加以筛选。

同样的，我们还可以同时对多个不同的图层加以像素筛选。依旧是利用.and()函数，在对第一个图层的限定条件后跟随对第二个图层的限定条件即可。

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var middle_NDVI=NDVI.gt(-0.5).and(NDVI.lt(0.5));
var middle_NDVI_mask=middle_NDVI.mask(middle_NDVI);
Map.addLayer(NDVI,{min:[-0.2098],max:[0.5692],palette:["ff3d6a","645aff","b1ff80","fff687"]},"NDVI");
//Map.addLayer(middle_NDVI_mask,{palette:["000000"]},"Middle_NDVI");
var across_image=NDVI.gt(0.45).and(dem.lt(1500));
var across_image_mask=across_image.mask(across_image);
Map.addLayer(across_image_mask,{palette:["000000"]},"Across_image");

执行代码，黑色区域即为NDVI大于0.45且海拔低于1500m的区域，完成筛选。

至此，大功告成。