GEE遥感影像的大气校正错误导致影像呈现泛红或者灰蒙蒙的状态，通过反射率的限制进行修正，代码是怎样的

针对GEE遥感影像的大气校正错误，可以通过调节反射率的限制来修正该问题，所使用的代码是：img = img.select('B1', 'B2', 'B3').multiply(0.0001).multiply(mask).clamp(0,1);

相关问题

gee获取landsat8遥感影像某段时间的波段反射率的代码

在Google Earth Engine (GEE) 中，获取Landsat 8遥感影像在特定时间段内的各波段反射率可以分为几个步骤。假设你想要获取2018年1月至6月的数据：

1. 首先，你需要导入所需的库并设定时间范围：

// 导入地球引擎库
var ee = require('@google/earthengine');

// 设定时间范围
var startDate = ee.Date.fromYMD(2018, 1, 1); // 2018年1月1日
var endDate = ee.Date.fromYMD(2018, 6, 30); // 2018年6月30日
var timeRange = ee.DateRange(startDate, endDate);

2. 加载Landsat 8全波段数据：

var landsat8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR")
  .filterDate(startDate, endDate); // 筛选指定时间内数据

3. 获取各个波段的反射率，通常第1到7个波段对应红、近红外、短波红外等可见光和热红外波段，反射率可以通过`select()`函数提取出来：

var bandsToSelect = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'B8', 'B9', 'B10', 'B11', 'B12']; // 波段名称
var reflectanceBands = landsat8.select(bandsToSelect)
  .map(function(image) {
    return image.select(bandsToSelect.map(function(band) {
      return band + '_refLECTANCE';
    }));
  })
  .toArray(); // 将每个波段转换为数组以便处理

4. 如果需要，你可以进一步计算平均或加权平均反射率：

var meanReflectance = reflectanceBands.reduce(ee.Reducer.mean()); // 计算平均反射率
// 或者自定义权重计算加权平均
var weightedMeanReflectance = reflectanceBands.reduce(ee.Reducer.weightedMean({weights: [0.2, 0.3, ...]})); // 自定义权重列表

请注意，这里的`weights`数组应匹配你感兴趣的波段权重。

flaash大气校正gee代码

以下是一个示例的Google Earth Engine (GEE)代码，用于执行FLAASH大气校正：

// 导入影像数据
var image = ee.Image('影像数据ID');

// 定义FLAASH大气校正函数
function applyFlaash(image) {
  // 设置波段参数
  var bands = ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];

  // 定义大气校正参数
  var atmParams = {
    Aerosol_Model: 1, // 大气模型选择 (1=Continental, 2=Maritime)
    Aerosol_optical_thickness: 0.1, // 气溶胶光学厚度
    Visibility: 23, // 能见度 (km)
    H2O_Concentration: 2.5, // 水汽浓度 (cm)
    O3_Concentration: 0.3, // 臭氧浓度 (cm)
    Scene_Elevation: 0 // 场景海拔高度 (km)
  };

  // 应用FLAASH大气校正
  var corrected = ee.Algorithms.LandsatTOAFLAASH(image, bands, atmParams);
  
  return corrected;
}

// 应用FLAASH大气校正
var correctedImage = applyFlaash(image);

// 可视化校正前后的图像
Map.addLayer(image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, '原始影像');
Map.addLayer(correctedImage, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, '大气校正后影像');

请注意，上述代码只是一个示例，实际使用时需要替换`影像数据ID`为您要处理的影像数据的ID。另外，还可以根据实际需求调整大气校正参数。