GEE中计算线性回归的命令

在GEE中计算线性回归可以使用ee.Reducer.linearRegression()函数。该函数需要指定响应变量和解释变量，并将其作为参数传递给函数。下面是一个示例代码，该代码从GEE中读取一个图像集合，并使用其中的两个波段进行线性回归计算：

// 读取图像集合
var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
    .filterDate('2016-01-01', '2016-12-31')
    .filterBounds(geometry);

// 指定响应变量和解释变量
var response = 'B5'; // 响应变量为 Landsat 8 的红外波段
var predictors = ['B4']; // 解释变量为 Landsat 8 的红色波段

// 计算线性回归
var linearRegression = imageCollection.select(predictors.concat([response]))
    .reduce(ee.Reducer.linearRegression({
        numX: predictors.length,
        numY: 1
     }));
     
// 输出结果
print('coefficients: ', linearRegression.select('coefficients'));

在这个示例代码中，我们使用了LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA数据集中的图像集合，并选择了2016年的数据。我们指定了响应变量为Landsat 8的红外波段（B5），解释变量为Landsat 8的红色波段（B4）。然后，我们使用ee.Reducer.linearRegression()函数计算线性回归，并将其应用于这些波段。最后，我们打印了线性回归的系数。