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s1floodpython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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