google earth engine选定研究区选取modis影像去云并计算ndvi生成月时间序列的完整代码

以下是 Google Earth Engine 选定研究区选取 MODIS 影像去云并计算 NDVI 生成月时间序列的完整代码：

// 定义研究区域
var roi = ee.Geometry.Rectangle([73.8, 18.5, 135.2, 53.6]);

// 选择 MODIS 端口
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GA')
  .filterBounds(roi)
  .select(['sur_refl_b02', 'sur_refl_b01', 'QC_250m'])
  .filterDate('2000-01-01', '2021-12-31')
  .map(function(image) {
    // 计算 NDVI 并添加为新波段
    var ndvi = image.normalizedDifference(['sur_refl_b02', 'sur_refl_b01']).rename('ndvi');
    // 将 NDVI 添加至原始影像中
    return image.addBands(ndvi);
  })
  .map(function(image) {
    // 应用 MODIS 云掩膜
    var cloudMask = image.select('QC_250m').bitwiseAnd(2).neq(0);
    return image.updateMask(cloudMask.not());
  });

// 定义一个函数，用于计算月平均值
var monthlyMean = function(collection, year, month) {
  var filtered = collection.filter(ee.Filter.calendarRange(year, year, 'year'))
    .filter(ee.Filter.calendarRange(month, month, 'month'));
  return filtered.mean().set('month', month).set('year', year);
};

// 生成月时间序列
var monthlyTimeSeries = ee.ImageCollection.fromImages(
  ee.List.sequence(2000, 2021).map(function(year) {
    return ee.ImageCollection.fromImages(
      ee.List.sequence(1, 12).map(function(month) {
        return monthlyMean(modis, year, month);
      })
    ).flatten();
  })
);

// 打印月时间序列
print(monthlyTimeSeries);

在上面的代码中，首先定义了研究区域 `roi`。然后选择了 MODIS 数据集，并使用 `filterBounds()` 函数和 `roi` 进行空间过滤，使用 `select()` 函数选择了表观反射率波段和云掩膜波段，使用 `filterDate()` 函数进行时间过滤，以便选取 2000 年到 2021 年之间的影像。接下来，使用 `map()` 函数计算 NDVI 并将其添加为新波段。然后，使用 `map()` 函数应用了 MODIS 云掩膜，以过滤掉云覆盖的像素。最后，定义了 `monthlyMean()` 函数，该函数用于计算每个月的平均值，并使用 `ee.ImageCollection.fromImages()` 函数和 `ee.List.sequence()` 函数生成了月时间序列，并将其打印出来。