本文介绍如何利用Google Earth Engine (GEE)进行影像像素的相关性分析，特别是探讨不同时间滞后下的相关性。通过示例代码，展示了从Copernicus Sentinel-2数据集中选取特定地区和时间点，计算B2波段的像素相关性，以理解遥感数据的时空变化和地表监测。
在遥感数据分析中，了解影像像素之间的相关性是十分重要的。Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的云计算平台，提供了丰富的地理空间数据和分析工具。在GEE中，我们可以通过编写JavaScript代码来获取和处理遥感影像数据，并进行相关性分析。
下面是一个示例代码，演示了如何在GEE中计算不同时间滞后下的影像像素相关性：
// 选择一个地区和时间范围
var region = ee.Geometry.Rectangle(-122.45, 37.75, -Google Earth Engine中的影像像素在不同时间滞后下的相关性
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