学习日记03 GEE逐像元查询指定位置影像数量（以sentinel-2A为例）

理默言

于 2022-05-06 14:23:14 发布

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本文通过逐像元的方法，分析了2021年7月1日至9月30日期间，黑龙江省哨兵卫星影像的数量分布，以确定数据融合需求。使用代码去除了云和薄雾遮挡的影像，并通过颜色编码展示了从0到30的影像数量变化，这种方法虽不直接反映云量，但能揭示影像的相对分布情况。

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因为上期按照单景查询数量只能查询该位置的覆盖情况，无法对特定地点影像数量分布进行一个精确的评估，所以本文按照逐像元的方法来评估特定地区的数量分布情况，以便探究某地是否有数据融合的需求。

先上效果图（黑龙江省）

影像数量由蓝至红逐渐增加（设定的是0-30）

注意，因为是对像元数量进行查询，不能等同于该地一定云量范围内影像数量，但足以反映影像的相对分布情况。

上代码

//指定位置
var geometry = ee.FeatureCollection('***')
//去云
function rmCloudByQA(image) { 
  var qa = image.select('QA60'); 
  var cloudBitMask = 1 << 10; 
  var cirrusBitMask = 1 << 11; 
  var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0) 
               .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)); 
  return image.updateMask(mask).unmask(-9999);
} 
//快乐的调色板
var colorizedVis = {
  min: 0,
  max: 30,
  palette: [ 'ffffff','0000ff', '6882ff','10ff9c','2dff14'

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