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

GEE copyProperties 复制所有的属性信息，包含系统的和非系统的，怎么使用copyProperties函数

在Google Earth Enterprise (GEE)中，`copyProperties()` 函数用于从一个FeatureCollection、Folder或者其他地理数据源复制属性信息到另一个相同类型的对象上。这个函数通常用于数据的合并或配置更改，它会递归地复制所有级别的属性，包括系统属性和用户自定义的非系统属性。

使用 `copyProperties()` 的基本步骤如下：

1. 创建目标对象：首先，你需要创建一个新的FeatureCollection或Folder，这将是你要复制属性的目标。

target_fc = ee.FeatureCollection('your/new/target/path')

2. 调用 copyProperties() 函数：传入源对象和目标对象，以及可选的过滤条件（如仅复制特定属性）。

source_fc = ee.FeatureCollection('your/source/path')
target_fc.copyProperties(source_fc)
# 或者只复制部分属性
filtered_props = ['property1', 'property2']
target_fc.copyProperties(source_fc, filtered_props)

3. 提交任务：如果你是在客户端环境中操作，通常需要将更改提交到GEE服务器。

task = target_fc.update()
task.start()  # 对于Python API，如果在服务器上，可以省略此行

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。