我写博客的工作不像论文，假大空，我们直接上干货，之所以取一个这么大的名字，当然是我们能做到的。。。
不多说，我们对全国水体进行水质参数反演，不用MODIS，太粗，我们直接用哨兵，这样就可以直接做到大型水库或长河流观测了。当然了。
算法选择很重要，要选择什么算法呢？我这里主要参考这篇论文---《Hendrik V D W , Marcel W . Hue-Angle Product for Low to Medium Spatial Resolution Optical Satellite Sensors[J]. Remote Sensing, 2018, 10(2):180-.192》；
这是2018年发表的一篇水色遥感文章，发表在RS期刊上面，这里面重点讨论了基于Hu距反演水色的可行，尤其是在高分辨率上，并验证了可行性，论文也给了相关校正参数等。具体的算法细节实现如下：
1.水体提取，关于水体提取算法很多，我自己选择了2018年发表的一篇水体指数算法，参考文献-《A robust Multi-Band Water Index (MBWI) for automated extraction of surface water from Landsat 8 OLI imagery》
当然了，这个是用的Landat8传感器，但是我把它改成了哨兵2影像，结果也很好，尤其是山体阴影、冰雪等地区，表现确实比其他水体算法要好，大家可以参考下。
2.光谱角度转换，这个可以参见原文所示，我这里用了原文的60米分辨率参数，用了前5个波段。
3.FUI指数计算，这个就不多说了，但是GEE上面实现javascript代码有点复杂，这也是GEE写复杂算法的短板，它没有复杂的数据结构，确实很难编码。
4.透明度计算，水色级别等等，就不说了。。。
好了，废话不多说，我们看一下结果：
图 原始真彩色影像
图 Muwi水体指数
图 FUI指数
我这里也在天津地区做了一个GUI demo示例，类似于webgis的界面功能，整体界面如下图所示（访问链接：https://wang749195.users.earthengine.app/view/watermonitor，特别注意，需要FQ才能访问！）：
图 GUI 界面水体质量监测
我这里是选择2019年夏季天津入海口局部地区作为示例，其他地区大家可以自行测试，总的来说，效果还是不错的，但是也有一定的缺陷，
就是这个精度怎么验证呢？我个人的思路是，这个东西可以当做一个趋势分析产品，不能当做是一个业务化运行产品，用这个东西去分析水质参数，
意义还是非常大的，再结合GEE平台，几乎可以做到及时响应，比本地下载数据，处理，算法编写，要强的多。。。
