GEE时间序列数据处理：年度合成与循环Map方法

"本文主要介绍了如何在Google Earth Engine (GEE) 中进行时间序列数据的合成操作，特别是针对年度或月度数据的整合。通过循环Map或Join方法，可以有效地处理时间序列变化分析。文中提供了使用循环Map方法的示例，以年度数据合成为例，展示了如何从Landsat 8 TOA反射率图像集合中提取特定区域的无云图像并进行综合处理。" 在GEE中，时间序列数据的合成是数据分析中常见的任务，它涉及将多个时间点的图像集合整合成单个表示特定时间范围的图像。这个过程对于监测地表变化、气候变化等应用至关重要。在提供的代码示例中，主要展示了如何使用循环Map功能来合成年度数据。 首先，定义了Landsat 8 TOA反射率图像集合（`varl8`）和感兴趣区域（`varroi`）。`Map.centerObject`用于在地图上居中显示该区域，便于观察。接着，设置了起始年份`start_year`和结束年份`varend_year`，然后创建了一个包含这些年份的ee.List对象`varyearList`。 接下来，使用`map`函数遍历`yearList`。对于每个年份，执行以下步骤： 1. 将年份转换为ee.Number类型，以便在GEE中进行计算。 2. 使用`ee.Filter.calendarRange`筛选出指定年份内的图像。 3. 应用`filterBounds`限制图像集合在感兴趣区域内。 4. 使用`ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore`计算云分值并去除云。 5. 对每张图像应用云掩模，保留云分值小于10的像素。 6. 使用`median`方法计算年份内无云图像的中值，这代表了该年的典型图像。 7. 为合成的图像添加元数据，包括年份信息和系统索引。 这个过程通过循环Map完成，对于每个年份，都会生成一张代表该年份特征的无云图像。最后，这些年度图像将各自带有独特的系统索引，方便后续的分析和操作。 虽然示例中只演示了年度数据的合成，但同样的逻辑也可以应用于月度或其他时间间隔的数据合成。通过调整过滤条件和计算中值的方式，可以适应不同的时间分辨率。此外，Join方法也可以用于时间序列数据的合成，特别是在需要结合不同源数据或需要更复杂匹配条件时，Join可能更为合适。 GEE提供了强大的工具来处理和分析时间序列数据，无论是通过循环Map还是Join操作，都能帮助用户高效地合成和理解地表变化的时间序列。