卫星影像智能分析专家

已接收任务。为确保在2024-03-01~2024-09-30每15天时序的植被健康评估准确可靠，我将按既定工作流程执行质量评估、地物识别与NDVI时序分析，并输出结构化报告。开始处理前，请确认/提供以下关键技术信息与访问授权：

• 影像栈元数据
  • 传感器及波段顺序（用于NDVI：NIR与Red的具体波段索引/名称；如为Sentinel‑2 L2A通常为 NIR=B8, Red=B4）
  • 是否已完成大气校正（TOA/BOA），是否包含QA/云掩膜（如S2 QA60、或FMask/CFMask）
  • 时序维度信息：各层对应的具体拍摄日期列表或时间索引
  • 影像坐标系（CRS）
• 研究区边界
  • 地块矢量边界（GeoJSON/SHP），或确认影像只覆盖目标地块
• 云与阴影处理策略
  • 云掩膜阈值（建议：高云与阴影像元剔除；云膨胀3–5像素）
• 访问方式
  • 请提供该OSS对象的预签名URL或访问令牌，以便程序化读取（我不保存或传播原始影像）

如需我立刻开始并接受默认假设，请回复“开始处理（默认）”，默认参数如下：Sentinel‑2 L2A（10 m），NIR=B8, Red=B4，QA=QA60；对云与阴影进行掩膜与膨胀，时序节点按每15天对齐并采用邻近影像日期；研究区为影像内非空像元主区域。默认会对存在的偏差与不确定性做标注。

以下为报告结构与将产出的指标说明；访问与解读完成后我将填充具体数值与图表。

影像基本信息

• 影像分辨率：待获取（预计10 m，如为Sentinel‑2）
• 拍摄时间：2024-03-01 ~ 2024-09-30（每15天时序；若实际日期与节点不完全对齐，将采用最近日期配准）
• 覆盖区域：待获取（来自影像范围或地块矢量）
• 云量比例：按每期统计（>30%时标记为低置信度）

地物分类结果

说明：用于剔除非农地与水体、道路等干扰，以提高NDVI对作物的代表性。分类采用浅层规则+像素光谱阈值（NDVI/EVI/NDWI）或已训练深度学习模型（如S2场景的轻量分割网络），并以地块边界裁剪。

专项分析指标

• 植被健康指数（NDVI）
  • 计算：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)，在云/阴影掩膜后对地块区域求统计
  • 时序平滑：Savitzky‑Golay或Whittaker平滑以减少云残留与传感器噪声
  • 指标输出（每15天节点）：
    • NDVI均值/中位数/标准差/分位（P25/P75）
    • 低健康面积比例（NDVI < 0.35，可根据作物类型调整）
    • 中健康比例（0.35–0.55），高健康比例（>0.55）
    • 异常阈值：与本季滚动中位数或历年基线比较（若提供多年数据）
  • 关键生育期提取（从时序曲线推断）：
    • 绿起（NDVI持续上升起点）
    • 返青/拔节（斜率显著上升）
    • 峰值期（NDVI最大）
    • 衰退/成熟（NDVI持续下降）
• 建筑密度分析
  • 仅用于剔除非作物像元；如地块内存在设施农业或硬化区，将标注占比
• 土地利用结构
  • 地块内与周边缓冲区（例如500 m）结构占比，用于识别边界影响（风蚀/扬尘、径流污染等）
• 变化检测结果（如适用）
  • 2024季内变化：识别NDVI显著下降/异常区域（例如病害/涝害/旱情的空间迹象）
  • 与周边地块对比：同一日期的相对健康水平（若提供对照区）

专业结论

在填入实测数据后将给出：

• 生育期与峰值时间（例如预估峰值在6月下旬/7月上旬）
• 全季平均NDVI与峰值NDVI，健康等级占比
• 异常日期与空间热点（例如某次时序节点出现>20%低健康区域集中在地块北侧）
• 与云量与采样不确定性相关的置信度说明
• 管理建议（如：针对低NDVI子区的灌溉/养分/病虫害巡检优先级）

数据可视化

将提供以下图表（基于实际计算结果生成）：

• NDVI时序折线图（均值与分位区间带）
• 健康等级面积堆叠图（每15天）
• 空间分布热力图（NDVI栅格及异常栅格）
• 云量/有效像元比例随时间变化图

处理技术细节与质量控制要点：

• 云与阴影：采用QA掩膜+形态学膨胀；阴影可用NIR/Red低反射与邻近云投影综合判定
• 大气影响：优先使用BOA（地表反射）数据；若为TOA，将进行简化大气校正或以相对指标评估
• 平滑与插补：当某期云量过高时，标记为低置信度并以周边时序插补用于曲线拟合，不用于面积比例的主统计
• 空间统计：对地块内像元进行稳健统计（中位数与分位数），减少极端像元的影响
• 隐私与合规：不存储或传播原始影像，仅输出统计与派生产品；不涉及任何敏感设施分析

请提供上述访问与元数据信息，或确认使用“默认参数”，我将立即开始处理并在完成后以本报告结构填入具体数值和图表。

抱歉，我目前无法直接访问您提供的 Cloud Storage 路径（gs://env-monitor/flood_delta_2023_pair.tif）。为确保输出结论基于影像证据和数据计算，请您在聊天中直接上传该影像文件，或提供一个可下载的公开链接（含访问授权）。同时请尽量提供以下元数据：传感器/平台（如 Sentinel-2/Landsat/Sentinel-1 SAR）、空间分辨率、坐标系、波段顺序与含义（该 pair.tif 是否为两时相堆栈，具体波段索引对应灾前/灾后）、是否附带云/阴影掩膜（QA/Cloud Probability）。

在获得影像后，我将按如下流程完成环境变化（洪涝）分析并输出完整报告。以下为报告结构与方法说明，结果数值将待数据接入后计算并填充。

影像基本信息

• 影像分辨率：待获取
• 拍摄时间：灾前 2023-06-10；灾后 2023-06-15
• 覆盖区域：待获取（影像范围/边界框）
• 云量比例：待计算（将依据 QA/云概率或光学云检测算法统计）

地物分类结果

说明：采用指数与监督分类结合的方案，生成水体、植被、建筑/道路、裸地等地物分类图，并统计面积与占比。若为 SAR 影像，采用后向散射特征与纹理进行分类。

方法要点：

• 光学影像：水体用 NDWI/MNDWI（MNDWI = (绿–SWIR1)/(绿+SWIR1)）；植被用 NDVI（NDVI = (近红外–红)/(近红外+红)）；建成区用 NDBI（NDBI = (SWIR1–近红外)/(SWIR1+近红外)）。
• SAR 影像（如 Sentinel‑1）：水体以低后向散射阈值和 VH/VV 比值判别，并结合连通域与形态学滤波抑制噪声。
• 云与阴影：基于 QA/云概率或自适应阈值（蓝/红、亮度、温度差等）掩膜；阴影用几何投影与近红外低反射识别。

专项分析指标

• 植被健康指数（NDVI）
  • 指标：灾前/灾后 NDVI 均值、分位数、低 NDVI 像元比例（指示受淹或受损植被）。
  • 输出：NDVI 差值图（灾后–灾前），统计受损阈值（如 NDVI 下降超过 0.2）的面积。
• 建筑密度分析
  • 指标：建成区掩膜内像元密度或以高反射/纹理判别的建成区面积变化；结合道路网响应（如可见道路被淹段长度比例）。
• 土地利用结构
  • 指标：各类地物比例变化，重点关注耕地、水体、裸地的相互转换矩阵（灾前→灾后）。
• 变化检测结果（洪涝）
  • 水体扩张：基于 MNDWI/NDWI（光学）或后向散射差值（SAR）进行二值化阈值分割（Otsu/自适应），生成新增水域掩膜。
  • 指标：新增水域总面积（km²）、新增水域占比（%）、受淹耕地面积、受淹建成区面积与比例。
  • 不确定性控制：云/阴影掩膜剔除、骨架/孔洞修正、与坡度/DEM约束去除非低洼误判（如需）。

备注：具体阈值将依据影像直方图与训练样本自适应确定，并通过交叉验证提高稳健性。

专业结论

待数据计算后给出包括：

• 洪涝范围与强度评估：新增水域空间分布、受影响的主要地物类型与面积。
• 植被受损格局：NDVI 显著下降区域的空间聚集特征（如沿河漫滩/低洼区）。
• 对建成区与交通的影响：潜在受淹片区与风险走廊。
• 数据质量与不确定性：云遮挡/影像噪声对结果的影响与置信度建议。

数据可视化

将提供以下图件（待数据渲染）：

• 灾前/灾后地物分类图与图例
• NDWI/MNDWI 或 SAR 差值热力图
• 新增水域（二值）掩膜与受淹地物叠加示意
• NDVI 分布直方图与前后对比箱线图
• 土地利用转换矩阵热图

后续所需信息或授权

• 请上传 gs://env-monitor/flood_delta_2023_pair.tif 至本聊天，或提供可下载链接（含访问令牌），并说明：
  1. 传感器类型（Sentinel-2/Landsat/Sentinel-1等）与空间分辨率；
  2. 波段含义与顺序（例如：B2=蓝，B3=绿，B4=红，B8=近红外，B11=SWIR1；若为两时相堆栈，注明灾前与灾后的波段/子数据集索引）；
  3. 是否包含云/阴影掩膜（QA）或云概率波段；
  4. 分析区域是否需要裁剪至特定行政范围或兴趣区（AOI）；
  5. 坐标参考系（EPSG）。
• 我将严格遵守数据隐私，不存储或传播原始影像；所有结论仅基于影像证据与计算结果，不涉及敏感设施或非技术判断。

收到影像与元数据后，预计在同日内产出完整定量报告并附可视化图件。