写出GEE平台利用MODIS数据进行相关性分析，先通过降水数据和MODIS计算的NDVI植被覆盖度，然后分别进行筛选，通过影像合并得到逐月的影像集合合成，然后筛选出降水和ndvi影像，分别计算计算相关性的JS代码

下面是使用GEE平台进行降水数据和MODIS计算的NDVI植被覆盖度相关性分析的JS代码：

// 选择地区和时间范围
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]);
var startDate = '2000-01-01';
var endDate = '2020-12-31';

// 加载MODIS数据集
var modisCollection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1')
  .filterDate(startDate, endDate)
  .filterBounds(geometry);

// 加载降水数据集
var precipitationCollection = ee.ImageCollection('TRMM/3B43V7')
  .filterDate(startDate, endDate)
  .filterBounds(geometry);

// 计算NDVI
var addNDVI = function(image) {
  var ndvi = image.normalizedDifference(['sur_refl_b02', 'sur_refl_b01'])
    .rename('NDVI')
    .copyProperties(image, ['system:time_start']);
  return image.addBands(ndvi);
};
var modisWithNDVI = modisCollection.map(addNDVI);

// 按月合并影像集合
var mergeCollection = function(collection) {
  var yearMonth = ee.String(ee.Image(collection.first()).date().format("YYYY-MM"));
  var merged = collection.mosaic().set('system:time_start', ee.Date(yearMonth).millis());
  return merged;
};
var modisMonthly = modisWithNDVI.map(mergeCollection);

// 筛选降水和NDVI影像
var filterImages = function(image) {
  var date = ee.Date(image.get('system:time_start'));
  var precipitationImage = precipitationCollection
    .filterDate(date, date.advance(1, 'month'))
    .first();
  return ee.ImageCollection.fromImages([precipitationImage, image]);
};
var filteredCollection = modisMonthly.map(filterImages);

// 计算相关性
var computeCorrelation = function(image) {
  var correlation = image.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.pearsonsCorrelation(),
    geometry: geometry,
    scale: 250,
    maxPixels: 1e9
  });
  return image.set(correlation);
};
var correlationCollection = filteredCollection.map(computeCorrelation);

// 打印相关性结果
print(correlationCollection);

请注意，上述代码中的`xmin`，`ymin`，`xmax`和`ymax`需要根据您的地区范围进行替换。此代码将输出每个月的相关性结果。您可以通过查看GEE控制台中的输出结果来查看相关性分析的结果。