使用GEE代码裁剪与合成Landsat7影像

"GEE代码编程裁剪合成影像" 这篇文档是关于使用Google Earth Engine (GEE) 进行遥感图像处理的教程，重点在于如何合成图像并根据指定边界进行裁剪。以下是对该文档内容的详细解释： 在GEE中，我们可以使用ImageCollections来管理和操作大量的遥感图像。在示例中，我们首先加载了Landsat 7卫星的原始图像数据集，具体是`LANDSAT/LE07/C01/T1`这个数据源。然后通过`filterDate()`函数筛选出2000年4月1日至7月1日这段时间内的图像。这样做的目的是限制分析的时段，以便得到更精确的结果。 接下来，为了减少噪声并获得更稳定的信息，我们对筛选后的图像集合应用了中位数融合（Median composite）。这是一种常用的图像合成方法，它取图像集合中的每个像素值的中位数，用于消除异常值和云遮蔽的影响。这里的中位数图像通过`collection.median()`得到，命名为`median`。 在完成图像合成后，我们需要将结果裁剪到特定的地理区域。文档中提到了美国的内华达州和亚利桑那州。首先，加载了`TIGER/2016/States`数据集，这是一个包含美国各州边界的矢量数据集，然后通过`ee.Filter.eq()`函数筛选出名为'Nevada'和'Arizona'的特征。最后，使用`clipToCollection()`函数将中位数图像`median`裁剪到这两个州的边界内，得到的结果存储在变量`clipped`中。 为了可视化结果，代码设置了地图的中心位置（经度-110，纬度40），缩放级别为5。并定义了视觉参数`visParams`，选择了Landsat 7的B3（蓝色）、B2（绿色）和B1（红色）波段，并调整了增益值，以增强显示效果。`Map.addLayer()`函数将裁剪后的图像添加到地图上，展示了裁剪和合成后的结果。 此外，文档中还有一段未完成的代码，涉及到一个名为`HH`的FeatureCollection和一个几何对象`polygon1`，这可能是用户自定义的边界，比如河流或其他地理区域。这部分代码可能用于进一步的裁剪或分析，但具体用途因上下文而异。 这个GEE脚本展示了如何使用GEE平台处理遥感数据，包括时间序列数据的筛选、图像的中位数合成以及按指定边界裁剪图像，这对于环境监测、气候变化分析等应用非常有用。