GEE中.copyProperties

在GEE中，.copyProperties()函数用于将元数据属性从一个元素复制到另一个元素。该函数的语法如下：

Element.copyProperties(source, properties, exclude)

其中，source表示源元素，properties表示要复制的属性列表，exclude表示要排除的属性列表。如果properties和exclude都为空，则会复制所有属性。

例如，以下代码将从一个图像集合中选择第一幅图像，并将其日期属性复制到一个新的图像上：

var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA');
var image = collection.first();
var newImage = ee.Image(0).copyProperties(image, ['system:time_start']);
print('New image with date:', newImage);

在最新版的GEE中，如果仅仅是copy源数据的‘system’属性，可能会出现缺少源数据的系统属性的问题。此时，需要同时复制源数据的其他属性，例如projection、bands等。具体可以根据实际情况选择需要复制的属性。

相关问题

TCI植被指数在GEE中的代码

以下是在Google Earth Engine中计算TCI（Transformed Chlorophyll Index，转换叶绿素指数）的代码：

// 加载MODIS数据集
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GA')
  .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
  .select('sur_refl_b05', 'sur_refl_b06', 'sur_refl_b02');

// 计算TCI
var tci = modis.map(function(image) {
  var num = image.expression(
    '(1.2 * (nir - red)) - (2.5 * (red - blue))', {
      'nir': image.select('sur_refl_b02'),
      'red': image.select('sur_refl_b05'),
      'blue': image.select('sur_refl_b06')
  });
  return num.rename('tci').copyProperties(image, image.propertyNames());
});

// 获取图像的中心坐标
var center = ee.Geometry.Point([-122.45, 37.75]);

// 将结果可视化
Map.centerObject(center, 10);
Map.addLayer(tci.mean(), {min: -0.5, max: 0.5}, 'TCI');

这段代码加载了2019年的MODIS数据，并从红、近红外和蓝波段计算TCI指数。最后，它将TCI图层添加到地图上以进行可视化。

GEE中加权总和5个植被指数的代码

以下是在GEE中加权总和5个植被指数的代码：

// Load MODIS collection
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A2');

// Define region of interest (ROI)
var roi = ee.Geometry.Point([0, 0]).buffer(100);

// Define start and end date
var start = ee.Date('2018-01-01');
var end = ee.Date('2018-12-31');

// Filter collection by date and ROI
var modisFiltered = modis.filterDate(start, end).filterBounds(roi);

// Define weights for each vegetation index
var ndviWeight = 0.4;
var eviWeight = 0.2;
var ndwiWeight = 0.1;
var lswiWeight = 0.2;
var ndmiWeight = 0.1;

// Calculate weighted sum of vegetation indices
var weightedSum = modisFiltered.map(function(image) {
  var ndvi = image.select('NDVI').multiply(ndviWeight);
  var evi = image.select('EVI').multiply(eviWeight);
  var ndwi = image.select('NDWI').multiply(ndwiWeight);
  var lswi = image.select('LSWI').multiply(lswiWeight);
  var ndmi = image.select('NDMI').multiply(ndmiWeight);
  var sum = ndvi.add(evi).add(ndwi).add(lswi).add(ndmi);
  return sum.copyProperties(image, image.propertyNames());
});

// Compute mean of weighted sum
var meanWeightedSum = weightedSum.mean();

// Display result
Map.addLayer(meanWeightedSum, {min: -2000, max: 10000}, 'Mean Weighted Sum');

在这个例子中，我们加载了MODIS植被指数集合，并定义了一个感兴趣区域（ROI），然后按日期和ROI过滤了集合。接下来，我们为每个植被指数定义了一个权重，并计算了每个像素的加权总和。最后，我们计算了加权总和的平均值，并在地图上显示了结果。