GEE使用Sentinel-1数据IEM模型进行土壤湿度反演代码

以下是使用Sentinel-1数据进行土壤湿度反演的IEM模型的Python代码示例：

import ee

# 初始化Earth Engine
ee.Initialize()

# 定义AOI
aoi = ee.Geometry.Rectangle([100.33, 13.44, 100.54, 13.58])

# 定义起始和结束日期
start_date = ee.Date('2020-01-01')
end_date = ee.Date('2020-12-31')

# 加载Sentinel-1 GRD数据集
collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') \
    .filterBounds(aoi) \
    .filterDate(start_date, end_date) \
    .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV')) \
    .filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW'))

# 对影像进行修正
def toGamma0(image):
    return ee.Image(image).select(0).multiply(0.01).log10().multiply(10)

collection = collection.map(toGamma0)

# 加载土壤湿度数据集
sm = ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture") \
    .filterBounds(aoi) \
    .filterDate(start_date, end_date)

# 定义IEM模型参数
c = -0.084
a = 0.52
b = -0.33
n = 1.4
m = 1.6