给我一段代码让我在GEE中下载MCD12Q2数据中的波段Greenup，时间为2001.01.01-2005.12.31

在Google Earth Engine (GEE) 中，要下载特定波段（比如 "GreenUp"，这通常不是MCD12Q2直接包含的一个波段，可能是自定义计算的结果）并在指定日期范围内（2001.01.01 - 2005.12.31），你需要先编写一个脚本来计算绿化的趋势指标。这里我们将假设这个 GreenUp 是基于NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）的某种计算结果。请注意，这需要你有一些基本的GEE编程知识。

import ee
ee.Authenticate()
ee.Initialize()

# 时间范围
startDate = '2001-01-01'
endDate = '2005-12-31'

# 计算 NDVI 并命名为 "greenup"
def greenup(image):
    ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4'])  # 假设B5是近红外，B4是红光
    return ndvi.rename("GreenUp")

# 加载 MODIS MCD12Q2 数据并计算 GreenUp
collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD12Q2')
filteredColl = collection.filterDate(startDate, endDate)

# 对每个年份应用 greenup 函数
greenedYears = filteredColl.map(greenup)

# 合并所有年份的 GreenUp 图像到一个单独的图像
mergedImage = greenedYears.mean()  # 使用平均值作为年度代表

# 下载绿化趋势图像（默认分辨率为1000米）
download_url = mergedImage.getDownloadURL({
    'scale': 1000,
    'name': 'greenup_2001_to_2005'
})

print(f"Download URL for the GreenUp image: {download_url}")

这只是一个简化版的例子，实际操作中可能需要对NDVI计算进行更复杂的时间序列分析。同时，如果你想要的是某一年的绿化增长，可能还需要做一些额外的工作，如计算每年之间的差异或比率。