gee使用landsat/LC08/C02/T1_L2数据集如何查找特定位置区域、特定时间的卫星图像，给出代码

GEE (Google Earth Engine) 是一款强大的在线数据分析平台，用于处理地理空间数据，包括 Landsat 系列遥感数据。如果你想在 GEE 中查找特定位置和时间的 Landsat 数据，可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装GEE Python API 并创建一个Google Cloud项目并启用GEE API。

1. 导入必要的库：

import ee
from ee.oauth import OAuth

2. 使用OAuth获取认证：

# Replace 'YOUR_CLIENT_ID', 'YOUR_CLIENT_SECRET', and 'YOUR_REFRESH_TOKEN' with your credentials
auth = OAuth()
ee.Authenticate(auth_user='YOUR_EMAIL')
ee.Initialize()

3. 定义地理位置（例如经度和纬度）和时间范围（如起始和结束日期）：

location = ee.Geometry.Point([-122.4194, 37.7749])  # 旧金山坐标示例
start_date = '2015-01-01'
end_date = '2015-12-31'

4. 查询 Landsat 数据集合，并过滤到指定位置和时间范围：

landsat_dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
filtered_images = landsat_dataset.filterBounds(location).filterDate(start_date, end_date)

5. 接下来，你可以选择对结果进一步处理，比如下载图像、可视化等：

# 获取第一个匹配的图像
first_image = filtered_images.first()

# 如果需要下载，设置输出目录和文件名
output_dir = '/path/to/output/directory'
output_filename = 'landsat_image_{date}.tif'.format(date=first_image.date().format('YYYYMMdd'))

# 下载图像（需额外安装geemap库）
!pip install geemap
import geemap

map = geemap.Map()
map.centerObject(location, 10)
map.addLayer(first_image, {}, 'Landsat Image')
geemap.ee_export_image(first_image, description=output_filename, folder=output_dir, scale=30)

完成以上步骤后，`landsat_image_{date}.tif` 文件将存储在指定的输出目录中。