var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(table) .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20)) .map(function(image) { return image.clip(table); }) .median(); // 取中值影像 Map.addLayer(s2, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 3000}, 'RGB');续写下载以上图像的代码。

好的，您可以使用以下代码将中值合成影像 `s2` 下载到您的计算机中的 Google Drive：

// 将图像转换为可下载链接
var link = s2.getDownloadURL({
  name: 'Sentinel-2_Image',
  region: table,
  scale: 10
});

// 下载图像至 Google Drive
var response = ee.data.getDownloadURL(link);
print('正在下载，请稍候...');

请注意，此代码将图像下载到您的 Google Drive 中，因此您需要先在代码中授权使用您的 Google 账号，同时确保您的 Google Drive 中有足够的存储空间。

相关问题

var s2Sr = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2'); var s2Clouds = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY'); var START_DATE = ee.Date('2018-01-01'); var END_DATE = ee.Date('2018-12-31'); var MAX_CLOUD_PROBABILITY = 65; function maskClouds(img) { var clouds = ee.Image(img.get('cloud_mask')).select('probability'); var isNotCloud = clouds.lt(MAX_CLOUD_PROBABILITY); return img.updateMask(isNotCloud); } // The masks for the 10m bands sometimes do not exclude bad data at // scene edges, so we apply masks from the 20m and 60m bands as well. // Example asset that needs this operation: // COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY/20190301T000239_20190301T000238_T55GDP function maskEdges(s2_img) { return s2_img.updateMask( s2_img.select('B8A').mask().updateMask(s2_img.select('B9').mask())); } // Filter input collections by desired data range and region. var criteria = ee.Filter.and( ee.Filter.bounds(table), ee.Filter.date(START_DATE, END_DATE)); s2Sr = s2Sr.filter(criteria).map(maskEdges); s2Clouds = s2Clouds.filter(criteria); // Join S2 SR with cloud probability dataset to add cloud mask. var s2SrWithCloudMask = ee.Join.saveFirst('cloud_mask').apply({ primary: s2Sr, secondary: s2Clouds, condition: ee.Filter.equals({leftField: 'system:index', rightField: 'system:index'}) }); var s2CloudMasked = ee.ImageCollection(s2SrWithCloudMask).map(maskClouds).median(); var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; Map.addLayer( s2CloudMasked, rgbVis, 'S2 SR masked at ' + MAX_CLOUD_PROBABILITY + '%', true);将合成图像的全波段下载

要将合成图像的全波段下载，可以使用 `Export.image.toDrive` 方法将影像导出为 Google Drive 上的 GeoTIFF 文件，然后在本地使用 GIS 软件打开。以下是一个示例代码，可以将中值影像导出为 GeoTIFF 文件：

// 选择导出区域的几何图形
var geometry = table.geometry();

// 定义导出参数
var exportParams = {
  image: s2CloudMasked,
  description: 'S2_SR_masked',
  folder: 'GEE_exports',
  region: geometry,
  scale: 10,
  maxPixels: 1e13
};

// 开始导出
Export.image.toDrive(exportParams);

在这里，我们将中值影像导出为名为 `S2_SR_masked` 的 GeoTIFF 文件，并将其保存在 Google Drive 上的 `GEE_exports` 文件夹中。`region` 参数指定要导出的区域，`scale` 参数指定导出影像的分辨率，`maxPixels` 参数指定导出影像允许的最大像素数。你可以根据自己的需求修改这些参数。

// 定义区域 var roi = ee.Geometry.Point([117.12, 31.83]).buffer(1000); // 加载Sentinel-2数据 var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 20); // 定义云掩膜函数 function maskClouds(image) { var cloudProb = image.select('MSK_CLDPRB'); var mask = cloudProb.lt(50); return image.updateMask(mask); } // 应用云掩膜 var s2Masked = s2.map(maskClouds); // 定义分类样本点 var points = ee.FeatureCollection([ ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.11, 31.83]), {'class': 0}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.13, 31.83]), {'class': 1}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.11, 31.82]), {'class': 2}), ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.13, 31.82]), {'class': 3}) ]); // 提取样本点的特征 var training = s2Masked.sampleRegions({ collection: points, properties: ['class'], scale: 10 }); // 定义随机森林分类器 var classifier = ee.Classifier.randomForest(10); // 训练分类器 var trained = classifier.train(training, 'class'); // 应用分类器 var classified = s2Masked.classify(trained); // 可视化分类结果 Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 3, palette: ['blue', 'green', 'yellow', 'red']}, 'Classification');报错Line 29: s2Masked.sampleRegions is not a function

这个错误可能是因为在应用云掩膜之后，s2Masked不再是一个图像集合，而是一个单独的图像。因此，您不能对其使用sampleRegions函数。您可以尝试将sampleRegions函数应用于未经过云掩膜的图像集合，并在训练分类器之前应用云掩膜。例如：

// 加载Sentinel-2数据
var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
           .filterBounds(roi)
           .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
           .filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 20)
           .map(maskClouds); // 应用云掩膜

// 定义分类样本点
var points = ee.FeatureCollection([
  ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.11, 31.83]), {'class': 0}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.13, 31.83]), {'class': 1}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.11, 31.82]), {'class': 2}),
  ee.Feature(ee.Geometry.Point([117.13, 31.82]), {'class': 3})
]);

// 提取样本点的特征
var training = s2.select(['B.*'])
                 .sampleRegions({
                   collection: points,
                   properties: ['class'],
                   scale: 10
                 });

// 定义随机森林分类器
var classifier = ee.Classifier.randomForest(10);

// 训练分类器
var trained = classifier.train(training, 'class');

// 应用分类器
var classified = s2.select(['B.*'])
                  .classify(trained);

// 可视化分类结果
Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 3, palette: ['blue', 'green', 'yellow', 'red']}, 'Classification');

请注意，这里我们使用了s2.select(['B.*'])来选择所有波段。如果您只需要选择部分波段，请相应地更改代码。