1 起因
凡事都有个起因，为什么要做这件事，首先是看了GeoTalks公众号（非广告，本篇博文也会投稿此家，不知道会不会发出来），有一篇是基于GEE的自动阈值分割影像来提取水体，大津法自动阈值，文中简略介绍了实现方法，我发现也不是很难，就百度了一下，网上C++版本多得很（大多基于Opencv），所以我基本上是对C++版本的一个IDL翻译，并且主要是结合了遥感影像进行优化了下。
2 探索过程
主要是两方面实现与优化。算法主要看了这篇博文：
http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032
介绍得很详细，还有C++(opencv)版本，这里截取博文的部分：
实现无非是计算直方图，在计算类间差即可，而直方图计算在IDL中就有直接的函数可以调用，方便了不少（自己实现也不难），还有一个就是网上的大多都是处理图片的，所谓图片与遥感影像差别这里不多说，就说一点，就是图片是8比特，数值是0-255，而遥感影像就行影像分割，那么大多数要用到各种指数，比如NDVI，NDWI等等，都是浮点型数据，且值得范围是-1到1。这也不怪他们，毕竟他们是处理图片，而不是遥感数据。
核心代码如下：
除非代码外，还开发了一个ENVI的小工具来计算这个阈值，这样更大众化一些，即使不会IDL的也会使用这个工具来求阈值：
以下来以MODIS L1B数据提取水体进行演示：
MODIS真彩图，从图中可以看出，MODIS这么多年来，仪器老化严重，尤其是Terra。
计算MNDWI：
(R_0.55-R_1.6)/(R_0.55+R_1.6)R代表反射率，最好是地表反射率，当然表观反射率也是可以的
MNDWI是增强型水体指数，可以用来表征水体，值越大，越可能是水。
从图中红框中可以看出，水体与陆地肯定可以被一个值分开，但是这个值具体是多少不知道，一般情况下，可以使用ENVI的ROI进行确定（ENVI下是可以动态确定的），这个是试探法，有很大的主观性，现在用我的这个小工具就可以直接确定出阈值：
图（6）确定的阈值
有了这个阈值怎么把水体提取出来呢？两种方法：使用ROI工具，使用Bandmath工具，由于之前的一篇博文就是使用ROI提取（传送门：
https://www.ixxin.cn/2016/11/29/mndwiwater/），那今天就用Bandmath进行提取，ENVI下使用Bandmath工具：
依据上面的阈值输入公式：(b1 lt 0.205229)*0+(b1 ge 0.205229)*b1
其中b1就是MNDWI，提取结果：
是不是很难看，我们把0值忽略：
水体是不是提取出来了呢？
针对IDL开发者，我的函数是可以直接调用的：
直接导入我的sav文件或者编译源代码就可以调用了，函数很简单：
OTSU_IDL_PRO,data,t = tData是输入的数据，t是得出的阈值，有了这个函数是不是可以进行批量提取水体了呢？
还有此段小代码禁止用于商业用途哦
！
3 最后/下载
还是上传到CSDN，包括源码，编译好的ENVI工具。设置门槛是5积分下载，对于需要的人，这根本不是门槛，
当然此段代码不能用于商业用途哦
！下载地址：http://download.csdn.net/download/wudixinxin/10171508
作者：山东科技大学 XXIN
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