GEE使用Sentinel-1数据IEM模型进行土壤湿度反演代码

以下是使用Sentinel-1数据进行土壤湿度反演的IEM模型的示例代码，需要使用Google Earth Engine平台：

// 设置区域
var region = ee.Geometry.Rectangle(x1, y1, x2, y2);

// 导入Sentinel-1 GRD数据
var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
    .filterBounds(region)
    .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
    .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV'))
    .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VH'))
    .filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW'))
    .select(['VV', 'VH'])
    .map(function(image) {
        return image.clip(region);
    });

// 导入土壤类型数据
var soil = ee.Image("OpenLandMap/SOL/SOL_TEXTURE-CLASS_USDA-TT_M/v02")
    .select('b0');

// 定义IEM模型
var iem = function(image) {
    // 定义常量
    var a = ee.Image.constant(0.65);
    var b = ee.Image.constant(0.48);
    var c = ee.Image.constant(0.27);
    var d = ee.Image.constant(0.35);
    var e = ee.Image.constant(0.15);
    var f = ee.Image.constant(1.5);
    var g = ee.Image.constant(2.5);
    var h = ee.Image.constant(0.27);
    var i = ee.Image.constant(0.35);
    var j = ee.Image.constant(0.1);
    var k = ee.Image.constant(0.15);
    var l = ee.Image.constant(0.0125);
    var m = ee.Image.constant(0.025);
    var n = ee.Image.constant(0.0125);
    var o = ee.Image.constant(0.025);
    
    // 计算VV和VH极化反射率的比值
    var R = image.select('VV').divide(image.select('VH'));
    
    // 计算土壤湿度
    var soil_moisture = a.subtract(b.divide(R.add(c))).subtract(d.divide(R.add(e).pow(f))).subtract(g.divide(R.add(h).pow(i))).subtract(j.divide(R.add(k))).subtract(l).subtract(m.multiply(soil)).subtract(n).subtract(o.multiply(image.select('VH')));
    
    return soil_moisture;
};

// 对每幅影像应用IEM模型
var soil_moisture = sentinel1.map(iem);

// 可视化结果
Map.addLayer(soil_moisture.median(), {min: 0, max: 0.5, palette: ['blue', 'white', 'green']}, 'Soil Moisture');

需要根据实际情况设置区域（x1, y1, x2, y2）。该代码将Sentinel-1 GRD数据集中的VV和VH极化反射率比值应用到IEM模型中，生成土壤湿度图像。可视化结果为伪彩色图像，颜色越深表示土壤湿度越高。