推荐理由：
来自于董金玮老师团队，值得学习；
该文充分体现GEE在大数据处理中的优势；
基于长时序、大范围的提取青藏高原湖泊，对全球的生态有重要意义。
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论文标题
Zhou Y, Liu B, Cui Y, et al. Annual improved maps to understand the complete evolution of 9 thousand lakes on the Tibetan plateau in 1991–2023[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2024, 217: 134-148.
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论文摘要
青藏高原（TP）湖泊的快速变化反映了陆地水资源对气候变化的响应。及时且准确地监测湖泊动态对于制定适应性策略以可持续管理水资源和保护公共设施安全至关重要。然而，由于大量冰川和雪山的干扰，以及海量卫星数据获取和计算能力的限制，目前尚缺乏青藏高原范围内从微小到大型湖泊的年度清单。在本研究中，我们利用所有Landsat影像、多种光谱指数的稳健水体检测算法，以及Google Earth Engine，每年制图青藏高原湖泊的水体面积。此外，通过引入影像亮度和地形坡度特征，我们提出了一种有效方法，精确识别卫星影像中的冰川、积雪和山影，去除湖泊制图中残留的噪声数据，生成了覆盖1991–2023年青藏高原约9,000个面积大于0.1 km²湖泊的年度高精度数据集。结果揭示了湖泊的快速扩张及其显著的空间异质性，新增加6,590个湖泊，消失2,851个湖泊。湖泊总面积（554.1 km²/年）和数量（77.9个/年）在整个研究期内持续显著增加。湖泊数量的增长主要由小型湖泊主导，集中于2005年以前；而湖泊面积的增长由大型湖泊主导，始于1995年后并贯穿整个研究期。湖泊面积和数量增长最显著的区域为内流区北部和长江源区，这些区域成为湖泊变化的热点。本研究生成的数据集有助于深化对湖泊完整演变过程及冰冻圈对气候变化动态响应的理解。所提出的方法同样适用于其他高山区域湖泊动态的持续高精度监测。
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关键图表
图1. 青藏高原概览。(A) 青藏高原的地理位置；(B) 1991–2023年高质量Landsat观测次数的空间分布；(C) 高质量Landsat观测次数的年度平均值；(D) 不同观测次数的高质量Landsat像素占总像素的年度百分比；(E) 1991–2023年不同观测次数的高质量Landsat像素数量及其累积百分比。
图2. 1991–2023年青藏高原面积大于0.1 km²湖泊年度制图流程。
图3. 青藏高原冰川、积雪及山影遮挡的掩膜层。(A) 2021年典型冰川和雪山的Landsat真彩影像像素亮度值统计直方图；(B) 识别山影的地形坡度最佳阈值选择；(C1) 一处典型区域中混有山影数据噪声的初始水体制图结果；(C2) 区域内地形坡度≤10°的划定区域；(C3) 去除山影数据噪声后的水体空间分布；(D1) 另一典型区域中混有冰川和积雪数据噪声的初始水体制图结果；(D2) 识别出的区域内冰川和积雪；(D3) 去除冰川和积雪数据噪声后的水体空间分布。
图4. Lake_TP数据集精度验证的样本和示例。
图5. Lake_TP数据集与现有冰川湖泊数据集的对比示例
图6. 青藏高原湖泊制图
图7. 1991年和2023年青藏高原湖泊分布
图8.1991–2023年青藏高原湖泊面积和数量的增长
图9. 1991–2023年青藏高原湖泊的出现和消失时间
图10. 青藏高原湖泊面积占总水体面积比例的变化
图11. Lake_TP与其他数据集空间细节的对比
图12. 湖泊的年度面积和数量
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数据来源
数据来源：https://zenodo.org/records/10686952
代码获取：需要联系作者本人。
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