推荐理由：
该研究针对性很强，具有良好的应用场景；
该算法的机理简单，结合GEE可以开展全国乃至全球的研究；
3. 该方法有助于提高对地表水时空分布、演变过程及其环境效应的认识。
01
论文标题
郭山川，杜培军，夏子龙，方宏，唐鹏飞.XXXX. 基于多要素耦合的长江中下游地区地表水体提取与变化分析. 遥感学报.
02
论文摘要
全球气候变化和水土资源长期高强度利用背景下，长江中下游地区地表水体变化突显复杂性、极端性、破坏性，加剧了区域地表水资源遥感调查与可持续管理的挑战。针对区域地类复杂、结构破碎、要素特征不一致等因素带来的地表水体遥感提取难题，研究构建了面向复杂地理条件的多要素耦合和水体大范围精细监测方法。该方法通过挖掘复杂背景不同地物间的关键影像特征，发展了植被-地表水体耦合的增强型遥感水体指数。结合地形、水文、不透水面等基础地理信息数据，构建了多源地理空间数据融合的水体自动分层提取规则。利用地表水体季节变化特征，实现了水体识别频率引导的稳定水体、变化水体分类。利用提出方法和Google Earth Engine（GEE）平台，提取了长江中下游地区1984–2020年30 m空间分辨率稳定水体与季节水体分布范围，研究并揭示了长江中下游地区地表水体时空分布及其变化趋势特征。面向大范围、长时序的地表水体遥感时序监测方法及数据成果，有助于提高对地表水时空分布、演变过程及其环境效应的认识，可为地表水资源时空调查、配置优化、统筹开发、灾害风险评估及预警提供空间数据和技术支撑。
03
技术方法
3.1 耦合植被与水体的水体指数
图1. 技术流程图
图2. Landsat-8 OLI假彩色合成（SWIR1/NIR/Green，6/5/3）影像及水体指数值分布
3.2 多源数据融合的水体提取方法
图3. 基于规则的水体提取技术路线
3.3 基于时序频率的地表水体分类
04
结构与分析
图4. 长江中下游地区1984–2020年稳定水体和季节水体空间分布
图5. 水体范围结果验证及与GSW对比
图5. 长江中下游地区1984–2020年各省市水体面积统计
图6. 长江中下游地区1984–2020年不同流域范围年水体面积与年降水量
图7. 1984–2020年水体覆盖面积变化趋势
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