内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与ACOLITE工具进行大气校正处理遥感影像的完整流程。通过Python代码示例，展示了从初始化Earth Engine、定义研究区域并筛选特定时间范围内的Sentinel-2影像数据，到配置大气校正参数并调用ACOLITE模块完成影像处理的全过程。重点包括设置气溶胶校正方法、水汽含量、臭氧层厚度等环境参数，并选择水质反演参数如悬浮物浓度和叶绿素a含量，最终输出经过大气校正后的影像集合数量。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识及Python编程能力的科研人员或环境监测相关领域的技术人员；熟悉GEE平台操作者更佳； 使用场景及目标：①应用于湖泊、河流或近海区域的水质遥感监测；②实现批量Sentinel-2影像的大气校正与水体光学参数反演；③支持环境变化分析、生态评估及污染监控等研究任务； 阅读建议：建议读者结合GEE开发环境实际运行代码，理解各参数含义并根据具体应用场景调整设置，同时可扩展学习ACOLITE更多反演模型以提升应用深度。

内容概要：本文是一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，主要实现了对研究区域（AOI）内2024年Landsat 8卫星影像的获取、预处理与分析。首先定义了一个地理范围矩形区域，随后加载了Landsat 8地表反射率数据集，并按空间范围、时间范围和云覆盖率进行筛选。接着通过自定义函数对影像应用缩放因子校正，生成中值合成影像并裁剪到研究区。在此基础上，计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI），并对结果进行二值分类：NDVI ≥ 0.2 判定为植被，NDWI > 0.3 判定为水体。最后将原始影像、NDVI、NDWI及其分类掩膜可视化展示在地图上。; 适合人群：具备遥感基础知识和一定GEE平台操作经验的科研人员或学生，熟悉JavaScript语法者更佳；适用于地理信息、环境监测、生态评估等领域从业者。; 使用场景及目标：①实现遥感影像自动批量处理与指数计算；②开展植被覆盖与水体分布的快速提取与制图；③支持土地利用分析、生态环境变化监测等应用研究； 阅读建议：建议结合GEE平台实际运行该脚本，理解每一步的数据处理逻辑，可调整参数（如阈值、时间范围）以适应不同区域和研究需求，并扩展至多时相分析。

水体分割数据集是专门用于机器学习和深度学习中图像分割任务的集合，它包含了2696张水体图片及其对应的标注信息。这些数据集以labelme格式呈现，其中包括了jpg格式的图片文件和与其对应的json标注文件。由于是单类别的分割，这个数据集主要标注的是水体部分，对于进行水体检测和识别的研究有重要作用。 图片和标注文件的数量是相同的，均为2696张，这意味着每张图片都有一个专门的json文件进行详细标注。数据集中包含的类别数为1，即仅对水体进行了标注，标注的类别名称为["water"]。这表示此数据集专注于水体分割，有助于模型训练集中识别水体。 在每个类别中，标注的水体部分采取的标注方式是画多边形框（polygon），以确保能够精确地勾画出水体的边缘。为了使用这些数据，标注工具labelme的版本为5.5.0。需要注意的是，在进行标注时，总共有4284个标注框被用于标注图片中的水体部分。这样的操作有利于提高模型对于水体识别的精确度。 使用数据集时，可以使用labelme软件打开并编辑数据集中的图片和标注信息。如果需要将json数据集转换为其他格式以适用于不同的任务或工具，比如mask、yolo或coco格式，用户需要自行进行转换。这种转换是必须的，因为不同的格式支持不同的数据集应用场景，例如语义分割或实例分割。 此外，文件中特别说明了该数据集并不对使用它训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。它仅仅提供准确且合理标注的图片，帮助用户在进行水体分割任务时有一个可靠的数据支持。这对于研究人员和开发者来说是一个重要的提示，意味着他们需要根据自己的任务目标，结合其他数据源或者验证方法来确保训练模型的鲁棒性和准确性。 文件中还提到了如何进行图片预览以及标注例子的展示，这为用户理解和使用数据集提供了便利。通过预览和标注例子，用户可以快速了解数据集的质量和标注方法，从而更有效地进行后续的数据处理和模型训练工作。

本文详细介绍了在Google Earth Engine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。最后，进行后续处理以优化结果。文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。 在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。Google Earth Engine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。 利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。 水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。 提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。 为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。 文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。 此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。 在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

单柱离子色谱法分离测定自然水体生物膜中的Mn2+，杨帆，董德明，利用Shim-Pack阳离子色谱柱分离了Fe2+、Mn2+、Zn2+、Ca2+、Mg2+和Cd2+等六种金属阳离子，优化了色谱分析条件，建立了离子色谱（IC）分离、测�

全国水体分布shp矢量数据集是一个宝贵的地理信息资源，它为我们提供了详尽的中国各省份水体分布情况。这份数据集不仅覆盖了包括河流、湖泊、水库和人工湖在内的各种水体类型，而且还精确到中国的每一个省级行政区域，共计34个省份。由于这份数据集包含了2022年的最新信息，因此在时间维度上也是相当新近和准确的。 通过对这份数据集的研究和应用，我们可以对中国的水资源和水体分布有更加深入的了解。比如，我们可以了解各地水体的分布密度、水域的面积大小以及水体在地理空间上的分布特征。这不仅对科学研究，如生态学、环境学和地理学等领域的研究有重大意义，同时对水资源管理、水利规划、防灾减灾等实际工作也有着重要的应用价值。例如，在水利规划方面，通过对各地区水体的详细分析，可以进行更合理的水资源分配和水利设施规划。在防灾减灾方面，了解各地水体的分布情况，有助于提高应对洪水、干旱等自然灾害的能力。 此外，这份数据集还可以为水资源保护工作提供有力支持。通过分析各地水体的污染情况和生态状况，相关机构可以制定出更有针对性的保护措施和治理方案。同时，对于关注水质问题的公众和环保组织来说，这份数据集同样提供了极具价值的参考资料，帮助他们更好地了解和参与到水资源保护的活动中。 在应用技术方面，这份数据集的格式支持ArcGIS软件，ArcGIS是业界广泛使用的地理信息系统（GIS）软件之一，它提供了强大的地理数据处理、分析和展示功能。使用ArcGIS，研究人员和开发者可以将这份矢量数据集导入软件中，进行空间分析、制图、建模等工作，进而开发出各种地理信息系统应用程序。 具体到这份数据集所包含的文件名称，可以看到它按照中国各省区进行了细致的划分，包含了香港、海南省、山西省、江苏省、宁夏回族自治区、辽宁省、重庆市、新疆维吾尔自治区、甘肃省、山东省等省份。这样的划分方式使得数据集不仅在宏观上展现了全国水体的分布，而且在微观上也提供了各个省区水体的具体信息，从而为各地区的水资源规划和利用提供了扎实的数据支撑。 这份数据集对于地理信息系统的学习者和使用者来说，是一个不可多得的实践案例。通过这份数据集，初学者可以学习到如何导入和处理矢量数据，如何进行空间分析和数据可视化等操作，从而加深对GIS操作技能的理解和掌握。而对于专业人士来说，这份数据集则可以作为他们进行地理空间分析和开发的基础数据，帮助他们在水利、环保、规划等多个领域完成更加专业和深入的研究工作。 全国水体分布shp矢量数据集不仅是一份内容丰富的地理信息资源，而且在应用价值、技术支持和学习资源等方面都具备突出的特点和作用。它为中国的水资源管理和地理空间分析提供了有力的数据支持，同时对GIS领域和相关科学研究也具有重要贡献。

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。 适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。 使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。 阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。

字段名称 字段类型 字段说明 ph 浮点型 水的pH值 Hardness 浮点型 水使肥皂沉淀的能力（mg \/ L） Solids 浮点型 总溶解固体（ppm） Chloramines 浮点型 氯胺含量（ppm） Sulfate 浮点型 硫酸盐溶解量，mg\/L Conductivity 浮点型 水的电导率，μS\/ cm Organic_carbon 浮点型 有机碳含量（ppm） Trihalomethanes 浮点型 三卤甲烷的含量，μg\/L Turbidity 浮点型 NTU（比浊法浊度单位）中水的发光特性的量度 Potability 整型 指示水是否可以安全地供人类饮用，1=可用，0=不可用

结合城市人工景观水体的水污染状况,基于WASP模型建立了城市人工景观水体富营养模型,并对模型中的参数进行了率定和验证,模型的主要参数率定结果为:复氧系数k2=0.13d-1,20℃时硝化速度系数k12=0.1 d-1,20℃时CBOD衰减速度系数kd=0.12 d-1,氧碳比aOC=32/12;非捕食性的浮游植物死亡速率k1D=0.005 d-1,氧限制的CBOD半饱和常数kBOD=0.5 mg·L-1,氧限制的NO3-N半饱和常数kNO3-N=0.1 mg·L-1,浮游植物生长系数GP1=0.5 d-1,浮游植物呼吸速度系数K1R=0.13 d-1.通过芙蓉湖2007年10月份水质参数DO,TN,TP和Chl-a的模拟结果和实测数据的对比,得到相应的平均相对误差分别为2%,6%,15%和13%,表明模型达到精度要求,可以作为芙蓉湖水系的保护和管理工具。

在NASA-MODIS海洋组提出的二类水体叶绿素a的半分析算法的基础上，使用叶绿素荧光理论对其进行了改进，建立了一个适用于我国的海洋叶绿素浓度反演模型，并选取2003年黄海区域的MODIS数据对算法进行了验证。