从GEE上下载2019年卫星影像图的代码

可以使用以下代码从Google Earth Engine上下载2019年的卫星影像图：

// 导入卫星图像数据集
var imageCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
                      .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')  //筛选2019年的图像
                      .filterBounds(geometry);  //设定下载区域

// 选择图像的波段
var bands = ['B4', 'B3', 'B2'];

// 获得图像集合的中位数图像
var medianImage = imageCollection.median();

// 下载图像
Export.image.toDrive({
  image: medianImage.select(bands),
  description: '2019_satellite_image',
  scale: 10,  //设置下载分辨率
  region: geometry
});

需要注意的是，`geometry`是下载区域的几何图形，可以根据需要进行设置。此外，上述代码需要在Google Earth Engine的JavaScript API中运行，需要先将代码上传至Google Earth Engine平台并进行授权认证。

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在GEE平台上下载哨兵2年均遥感地图的代码

好的，以下是在GEE平台上下载哨兵2年均遥感地图的代码：

// 定义区域
var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]);

// 定义时间段
var startYear = 2019;
var endYear = 2020;

// 导入哨兵影像
var sentinelCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
  .filterBounds(region)
  .filterDate(startYear + '-01-01', endYear + '-12-31')
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))
  .map(function(image) {
    // 计算 NDVI
    var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI');
    // 将 NDVI 添加到影像中
    return image.addBands(ndvi);
  });

// 计算两年均值
var meanImage = sentinelCollection.mean();

// 下载影像
Export.image.toDrive({
  image: meanImage,
  description: 'Sentinel2_mean',
  scale: 10,
  region: region
});

请将 xmin、ymin、xmax、ymax 替换为你需要的矩形区域的经纬度坐标。同时，你需要在GEE平台上进行身份验证并创建一个新任务，该任务将在您的Google Drive中创建一个名为 "Sentinel2_mean" 的文件夹，并将两年均值影像保存在其中。

gee代码 三年影像合成

gee代码是指Google Earth Engine的编程语言，用于在Google Earth Engine平台上进行遥感影像合成。影像合成是指将多个遥感影像融合或组合起来，以生成新的影像产品或提取特定的信息。

三年影像合成是指基于三年时间范围内的遥感影像数据，利用gee代码进行合成处理。在合成过程中，可以使用一系列的遥感处理算法和技术，例如表面反射率校正、背景去除、云和阴影去除、归一化差异植被指数计算等，以提高合成影像的质量和可用性。

其中，gee代码的应用可以通过以下步骤来实现三年影像合成。首先，需要从Google Earth Engine平台的遥感影像数据库中获取三年内的多个影像数据。其次，通过gee代码进行数据预处理，包括校正、去噪、修补等操作，以提高影像的质量和一致性。然后，根据需要的合成目标，选择适当的合成算法和处理方法，如被动微波支持向量机算法、线性混合模型、多光谱融合算法等，对影像数据进行融合处理。最后，对合成结果进行评估和后处理，如边缘增强、色调调整、尺度转换等，以获得最终的三年影像合成产品。

通过gee代码实现三年影像合成可以广泛应用于各个领域，例如土地利用/覆盖分类、环境监测、资源管理等。这种方法可以提供更全面、一致性较好的遥感影像数据，为研究者和决策者提供更准确、全面的信息。同时，利用gee代码进行影像合成也能够实现对大规模遥感影像数据的快速处理和分析，提高工作效率和效果。