GEE|Google Earth Engine中的位运算

简介

在Google Earth Engine（以下简称GEE）中进行质量控制时，需要使用位运算生成掩膜，实现去云等操作。

下面以官方的landsat8去云函数为例，介绍一下位运算一般用来做什么、以及怎么做的。

完整的示例代码在如图所示的位置： 

代码实现

去云函数如下所示（选用的数据集为{LANDSAT/LC08/C02/T1_L2}）：

function maskL8sr(image) {
  // Bit 0 - Fill
  // Bit 1 - Dilated Cloud
  // Bit 2 - Cirrus
  // Bit 3 - Cloud
  // Bit 4 - Cloud Shadow
  var qaMask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0);
  var saturationMask = image.select('QA_RADSAT').eq(0);
 
  // Apply the scaling factors to the appropriate bands.
  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
  var thermalBands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0);
 
  // Replace the original bands with the scaled ones and apply the masks.
  return image.addBands(opticalBands, null, true)
      .addBands(thermalBands, null, true)
      .updateMask(qaMask)
      .updateMask(saturationMask);
}

去云流程

这里针对第一行代码，也即var qaMask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0)这段代码对GEE中的位运算做一个说明。

第一步操作，从影像中选取'QA_PIXEL'波段，前面提到了例子选用的数据集为{LANDSAT/LC08/C02/T1_L2}，查看该数据集中的这一波段。如下表所示：

QA_PIXEL Bitmask	Pixel quality attributes generated from the CFMASK algorithm
Bit 0	Fill
Bit 1	Dilated Cloud
Bit 2	Cirrus(high confidence)
Bit 3	Cloud
Bit 4	Cloud Shadow
Bit 5	Snow
Bit 6	Clear 0: Cloud or Dilated Cloud bits are set 1: Cloud and Dilated Cloud bits are not set
Bit 7	Water
Bits 8-9	Cloud Confidence 0: None 1: Low 2: Medium 3: High
Bits 10-11	Cloud Shadow Confidence 0: None 1: Low 2: Medium 3: High
Bits 12-13	Snow/Ice Confidence 0: None 1: Low 2: Medium 3: High
Bits 14-15	Cirrus Confidence 0: None 1: Low 2: Medium 3: High

 

从表中我们能了解到，该波段每个像素都是一个16位的二进制数字，每一位或两位数字代表不同的含义，比如第三位，0代表该位置的像素正常，1代表该位置的像素很有可能受到云的遮挡（GEE没有介绍0~7位数字的含义，具体说明见USGS操作文档）。

第二步操作，.bitwiseAnd(parseInt('11111', 2))，这一步我们从里到外说。首先是parseInt('11111', 2)，这一步在GEE中运行的结果是：31。不难看出，这一步是将'11111'这个2进制数字转化成了十进制数字31。

接下来的.bitwiseAnd()即“按位与”，功能为：“对应的两个二进位都为1时，结果位才为1”（摘自百度百科）。我举一个例子介绍它的功能：取10与6两个数字（十进制），它们转化为二进制后分别为1010与0110，对其进行按位与，得到的结果为0010。

第三步操作，.eq()是常用的一步操作，但要注意在参数为0的时候不要犯晕，参数为0时，即.eq(0)是将影像中等于0的像素变为1，其它像素变为0。

总结

综合以上介绍的内容，第一行代码的具体操作为：

第一步，选取影像的'QA_PIXEL'波段；

第二步，对其中的每一个像素和'0000 0000 0001 1111'进行按位与运算（不到16位就往左补0）；

第三步，将值等于0的像素变为1，其它像素变为0。我们不难看出，第二步中，只有'XXXX XXXX XXX0 0000'（X代表0或1）这样的像素，在进行位运算后的结果为0，最终的结果为1。结合第一步中展示的表格，我们最终得到的影像中，值为0的像素就是函数中注释提到的需要筛去的像素。

了解了这一过程后，就可以按照自己的需求进行质量控制了。