如何在GEE脚本中自动执行这个过程？

在Google Earth Engine (GEE) 脚本中，可以使用Python或JavaScript编写代码来自动化云量筛选和图像质量评估的过程。以下是一个简化的示例，展示如何利用GEE库完成此任务：

# 导入必要的模块
import ee

# 定义云量阈值
cloud_threshold = 10

# 加载需要处理的图像集合
image_collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')

# 过滤掉云量超过阈值的图像
filtered_images = image_collection.filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENT', 'less_than', cloud_threshold)

# 计算每张图像的信息含量或对比度
def quality_score(image):
    return image.select('B4').mean()  # 或者其他你认为反映清晰度的指标

quality_scores = filtered_images.map(quality_score)

# 对图像按质量评分排序
sorted_images = quality_scores.sort().reverse()

# 选择最高分的图像
best_image = sorted_images.first()

在这个例子中，我们首先创建了一个图像集，然后通过`filterMetadata`方法去除云量高于指定比例的图像。接着使用`map`函数计算每张图像的某种质量得分，这里假设`B4`通道的均值能反映清晰度。最后，我们按照得分降序排列，并取第一个（即得分最高的）作为最清晰的图像。