帮我写一个实现利用landsat影像对指定研究区海岸线提取的GEE完整代码，并导出shp格式

以下是一个实现利用Landsat影像对指定研究区海岸线提取的GEE完整代码，并导出shp格式的示例代码。

// 定义研究区域（这里以美国加州圣迭戈为例）
var studyArea = ee.Geometry.Rectangle({
  coords: [-117.4, 32.5, -116.8, 33],
  geodesic: false
});

// 从GEE数据集中获取Landsat 8表面反射率数据
var l8sr = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
  .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') // 选择时间范围
  .filterBounds(studyArea); // 选择研究区域

// 定义云掩膜函数
var maskClouds = function(image) {
  var qa = image.select('pixel_qa'); // 获取像元质量
  // 定义云掩码
  var cloud = ee.Number(2).pow(3).int();
  var cirrus = ee.Number(2).pow(5).int();
  var mask = qa.bitwiseAnd(cloud).eq(0)
    .and(qa.bitwiseAnd(cirrus).eq(0));
  return image.updateMask(mask);
};

// 应用云掩膜
var maskedL8sr = l8sr.map(maskClouds);

// 计算NDVI（归一化植被指数）
var ndvi = maskedL8sr.map(function(image) {
  return image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI')
    .copyProperties(image, ['system:time_start']);
});

// 应用水体掩膜
var maskWater = function(image) {
  var ndwi = image.normalizedDifference(['B3', 'B5']); // 计算归一化水体指数
  var water = ndwi.gte(-0.1); // 定义水体掩码
  return image.updateMask(water);
};

// 应用水体掩膜
var maskedNdvi = ndvi.map(maskWater);

// 将NDVI数据转换为二值图像，以便提取海岸线
var ndviThreshold = 0.2; // 定义二值化阈值
var binary = maskedNdvi.map(function(image) {
  return image.gt(ndviThreshold).rename('binary')
    .copyProperties(image, ['system:time_start']);
});

// 连续像元分析，提取边缘
var edge = binary.map(function(image) {
  return image.mask(image).focal_max(1).xor(image.focal_max(3))
    .copyProperties(image, ['system:time_start']);
});

// 将边缘图像向量化，并将结果导出为shp文件
var coastline = edge.reduceToVectors({
  geometryType: 'line',
  crs: binary.first().projection(),
  scale: 30,
  maxPixels: 1e12
});

// 导出shp文件
Export.table.toDrive({
  collection: coastline,
  description: 'coastline',
  fileFormat: 'SHP'
});

在运行这个代码之前，确保你已经在GEE平台上登录了自己的账户。同时，你还需要为代码中的`Export.table.toDrive()`函数添加导出参数，如`driveFolder`和`fileNamePrefix`等，以便将文件导出到你的Google Drive中。