GEE：基于影像标准化的编程实现

GEE：基于影像标准化的编程实现

影像标准化是遥感图像处理中常用的一项技术，它可以使不同的遥感图像具有相似的亮度和色调，方便进行后续的分析和比较。本文将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 平台来实现影像标准化，并提供相应的代码示例。

一、影像标准化简介
影像标准化是一种线性变换技术，通过将原始图像的像元值映射到一个新的像元值范围内，使得新的像元值分布更加均匀和可比较。常见的标准化方法包括最小-最大标准化和z-score标准化。

最小-最大标准化是通过线性缩放将图像的像元值映射到一个给定的范围内（通常是0到1之间）。该方法的公式如下：

newValue = (oldValue - minVal) / (maxVal - minVal)

其中，oldValue为原始像元值，minVal和maxVal分别为原始像元值的最小值和最大值。

z-score标准化是通过将原始图像的像元值映射到均值为0、标准差为1的正态分布上。该方法的公式如下：

newValue = (oldValue - meanVal) / stdVal

其中，meanVal为原始像元值的均值，stdVal为原始像元值的标准差。

二、使用GEE进行影像标准化
Google Earth Engine（GEE）平台是一个基于云计算的地理空间数据分析工具，提供了丰富的遥感数据和强大的编程能力。下面将演示如何在GEE平台上实现影像标准化。

首先，我们需要导入所需的图像数据。以Landsat 8 影像为例，代码如下：