GEE中如何提取数据表示出城市热岛效应的时空特征

在GEE中可以使用多种方法来提取城市热岛效应的时空特征，以下是一些可能的方法：

1. 使用遥感数据提取城市表面温度信息，并计算城市内部和周边地区温度差异。可以使用MODIS或Landsat等数据源。可以使用以下代码来提取MODIS数据：

var modis = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD11A2")
  .filter(ee.Filter.date('2019-01-01', '2019-12-31'))
  .select('LST_Day_1km', 'QC_Day');

2. 根据温度数据和空间分布信息，生成城市热岛效应的空间分布图。可以使用以下代码来生成热岛效应图：

var urbanMask = ee.ImageCollection('COPERNICUS/CORINE/V20/100m')
  .filter(ee.Filter.eq('LEVEL2', 1));  // Select urban areas only

var lstClip = modis.mean().clip(urbanMask.geometry());

var visParams = {min: 273, max: 310, palette: ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red']};

Map.addLayer(lstClip, visParams, 'Mean Temperature');

3. 使用时间序列数据来分析城市热岛效应的变化趋势。可以使用以下代码来计算时间序列数据：

var lst = modis.select('LST_Day_1km');
var lstTimeSeries = ui.Chart.image.seriesByRegion({
  imageCollection: lst,
  band: 'LST_Day_1km',
  regions: urbanMask,
  reducer: ee.Reducer.mean(),
  scale: 1000,
  xProperty: 'system:time_start'
});
print(lstTimeSeries);

以上仅是一些可能的方法，具体的方法选择和参数设置需要根据具体的研究目的和数据情况进行调整。