inputProperties: img.bandNames() });这一段GEE代码，改写成从图像集img中提取bandNames()

可以这样修改代码：

var bandNames = img.bandNames();
var inputImage = ee.Image(img.first());
var inputProperties = {
  inputImage: inputImage,
  inputProperties: bandNames
};

这样就可以从图像集img中提取bandNames()并将其作为inputProperties的一个属性了。

相关问题

GEE中Image.unitScale, argument 'high': Invalid type. Expected type: Float. Actual type: Object. Actual value: null

在 GEE 中，`ee.Image.unitScale()` 函数用于将图像像素值缩放到指定的范围内。在设置上限值 `high` 时，需要确保传递给该参数的值是一个 float 类型的数字，如果传递的是其他类型的对象，就会出现 `Invalid type` 的错误。

根据错误提示信息，你传递给 `high` 参数的值是一个对象，而不是 float 类型的数字。实际上，这个对象的值为 null，这也是错误提示信息中提到的 `actual value`。

为了解决这个问题，你需要检查一下你传递给 `high` 参数的值是不是一个 float 类型的数字。如果不是，可以通过将其转换为 float 类型来解决这个问题。例如，可以使用 `ee.Number()` 函数将对象转换为数字，并使用 `toFloat()` 函数将其转换为 float 类型。以下是示例代码：

// Load an image from the GEE ImageCollection
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318');

// Scale the image pixel values to the range [0, 1]
var scaledImage = image.unitScale(0, 255).toFloat();

// Scale the image pixel values to the range [0, 10]
var highValue = ee.Number(10).toFloat();
var scaledImage2 = image.unitScale(0, 255, 0, highValue);

// Print the scaled images
print('Scaled Image 1:', scaledImage);
print('Scaled Image 2:', scaledImage2);

在这个示例中，我们加载了一个 Landsat 8 的图像，并使用 `unitScale()` 函数将其像素值缩放到了两个不同的范围内。在第一个例子中，我们将像素值缩放到了 [0, 1] 范围内，使用了 `toFloat()` 函数将结果转换为 float 类型。在第二个例子中，我们将像素值缩放到了 [0, 10] 范围内，使用了 `ee.Number()` 和 `toFloat()` 函数将高限值转换为 float 类型。最后，我们将结果打印出来。

写一段利用GEEMap从Landsat影像中提取河流水面宽度的代码

好的，以下是一段利用GEEMap从 Landsat 影像中提取河流水面宽度的Python代码：

import ee

# 初始化 Earth Engine
ee.Initialize()

# 定义 AOI（Area of Interest）
aoi = ee.Geometry.Point([-122.41942, 37.7749])

# 定义需要用到的图像
landsat = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR") \
    .filterBounds(aoi) \
    .filterDate('2019-01-01', '2020-01-01') \
    .median()

# 定义河流区域
river = ee.FeatureCollection("WWF/HydroSHEDS/v1/FreeFlowingRivers") \
    .filterBounds(aoi) \
    .first()

# 提取河流区域的水面
water = ee.Image("JRC/GSW1_0/GlobalSurfaceWater") \
    .select('occurrence') \
    .clip(river.geometry())

# 计算水面和非水面的 NDWI（Normalized Difference Water Index）
ndwi = landsat.normalizedDifference(['B3', 'B5'])

# 将 NDWI 和水面掩膜相乘，得到河流区域的水面 NDWI
ndwi_water = ndwi.multiply(water)

# 将水面 NDWI 转换为二元图像，1 表示水面，0 表示非水面
water_mask = ndwi_water.gt(0.1)

# 将水面二元图像中的连通区域提取出来，得到河流区域的水面
water_area = water_mask.connectedPixelCount(100, True)

# 计算每个水面区域的宽度
water_width = water_area.multiply(30) \
    .sqrt() \
    .divide(water_area.divide(30))

# 在地图上显示结果
Map = geemap.Map()
Map.centerObject(aoi, 10)
Map.addLayer(water_mask, {'palette': 'blue'}, 'Water Mask')
Map.addLayer(water_width, {'min': 0, 'max': 200, 'palette': 'red'}, 'Water Width')
Map.addLayerControl()
Map``` 

这段代码利用 Landsat 8 卫星影像、Global Surface Water 数据集和 HydroSHEDS 河流数据集，提取了 AOI 中的河流区域的水面，然后计算了每个水面区域的宽度，并在地图上显示了结果。