郝美玉，罗泽

1.中国科学院计算机网络信息中心，北京 100190

引 言

青海湖是我国最大的内陆微咸水湖泊，位于青藏高原的东北部，地处东亚季风、印度季风和西风带的交汇处，，是维系青藏高原东北部生态安全的重要水体，也是控制西部荒漠化向东蔓延的天然屏障[1]。其独特的地理位置对气候变化非常敏感，湖泊水位的波动及周边环境的演变更是青藏高原气候变化的指示器和调解器[2]。近30 多年来，随着气候变暖及人类活动影响的加剧，青海湖及其流域内生态环境、青海湖水位发生了显著变化[3-4]，引起了人们的高度重视[5]。青海湖巨大的湖体不仅通过“湖泊效应”调节周边小区域气候，而且湖体边界变化也直接影响到湖周的湿地和沙地变迁，因此青海湖水体边界提取及其变化监测对湖周湿地保护和沙漠化防治具有重要的理论和现实意义[6]。

随着遥感技术的发展，遥感影像被广泛用于水体识别和监测研究。研究方法主要有光谱波段分析[7]、水体指数[8-9]和分类算法[10]等，水体识别精度较高，可满足不同科研需求。传统的遥感研究多采用小规模的数据进行分析，大范围长时间序列的遥感影像使用较少[11]。近年来，拥有庞大的遥感影像数据集和高性能计算能力的地理空间数据分析云平台Google Earth Engine（GEE）[12]改变了传统的遥感数据处理方法，为长时间序列大规模的遥感影像分析提供了新的途径。本研究基于GEE 平台，使用多时相Landsat 系列遥感影像数据，利用像元级最小云量影像合成方法构建目标年份季节合成影像，分析获取长时间序列的青海湖水体边界数据集，可为分析该地区水资源变化、气候变化与湖泊响应关系等研究提供基础数据支撑和科学依据。……