<think>
我们遇到了错误提示:`ee.Algorithms.Not is not a function`。在Google Earth Engine中,`ee.Algorithms.Not`确实不存在。我们需要使用其他方式来实现逻辑非操作。
在GEE中,逻辑操作通常通过以下方式实现:
- 逻辑非:使用`ee.Number(1).subtract(condition)` 或者 `condition.not()`(如果condition是布尔类型)
- 逻辑与:`condition1.and(condition2)`
- 逻辑或:`condition1.or(condition2)`
另外,我们也可以使用`ee.Algorithms.If`来根据条件返回不同的值,但注意`ee.Algorithms`模块并没有提供直接的逻辑操作函数(如`Not`)。
因此,我们需要修改代码中的逻辑非操作。具体来说,错误出现在以下行:
```javascript
var imageValid = ee.Algorithms.Not(ee.Algorithms.IsEqual(temperatureImage.get('is_valid'), 1));
```
我们可以改为:
```javascript
var imageValid = ee.Algorithms.IsEqual(temperatureImage.get('is_valid'), 1).not();
```
但需要注意的是,`get('is_valid')`返回的是一个`ee.ComputedObject`,我们需要确保它被转换为布尔类型或者使用`ee.Number`进行比较。然而,`not()`方法只能用于`ee.Number`或`ee.Boolean`类型的对象。因此,我们也可以使用:
```javascript
var imageValid = ee.Number(1).subtract(ee.Algorithms.IsEqual(temperatureImage.get('is_valid'), 1));
```
但这样得到的是数字(1-条件结果,条件结果为0或1),这可能不适合作为条件使用。因为条件表达式需要布尔类型(或0/1数字)?实际上,在`ee.Algorithms.If`中,条件需要是一个布尔类型的服务器端对象,但GEE中通常用0和1来表示,所以我们可以使用数字比较。
然而,更直接的方式是使用`not()`方法。但我们必须确保前面的比较返回的是布尔类型(实际上,`ee.Algorithms.IsEqual`返回的是一个整数0或1,而不是布尔类型?)。在GEE中,比较操作返回的是整数(0或1),因此我们不能直接使用`.not()`,因为整数没有`not`方法。
因此,我们可以这样处理:
1. 将比较结果转换为布尔类型,然后使用`not()`,或者
2. 使用`ee.Number`的`eq(0)`来实现逻辑非。
这里我们采用第二种方法,因为比较结果已经是0或1,我们可以用:
```javascript
var imageValid = ee.Algorithms.IsEqual(temperatureImage.get('is_valid'), 1).eq(0);
```
因为如果相等返回1,那么1.eq(0)就是0(false),如果不相等返回0,0.eq(0)就是1(true)。这正好是逻辑非。
但是,这样会变得复杂。我们也可以直接使用:
```javascript
var imageValid = ee.Algorithms.NotEqual(temperatureImage.get('is_valid'), 1);
```
但是,GEE中并没有`ee.Algorithms.NotEqual`。所以我们可以用:
```javascript
var imageValid = ee.Algorithms.IsEqual(temperatureImage.get('is_valid'), 1).not();
```
但注意,`ee.Algorithms.IsEqual`返回的是整数,整数没有`not`方法。所以我们需要先把它转为布尔值?实际上,在GEE中,整数0和1可以直接用`ee.Number`的`not`方法(但是`not`方法只对0返回1,对非0返回0,这不符合我们的需求,因为我们想要的是:当相等时为0,不相等时为1,即逻辑非)。
实际上,我们想要的是:如果`is_valid`不等于1,则`imageValid`为真(1),否则为假(0)。所以:
```javascript
var imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
```
这样,当`is_valid`为1时,`neq(1)`返回0,否则返回1。但注意,我们想要的是逻辑非,即原来的条件为真(1)时,我们想要假(0);条件为假(0)时,我们想要真(1)。所以这样并不对。
实际上,我们想要的是:原条件(相等)的否定。所以:
原条件:`is_valid == 1` -> 我们想要 `is_valid != 1`
因此,我们可以使用:
```javascript
var imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
```
这样,当`is_valid`不等于1时,`imageValid`为1(真);等于1时,为0(假)。这符合我们的逻辑。
因此,我们可以将所有的`ee.Algorithms.Not(ee.Algorithms.IsEqual(...))`替换为`ee.Number(...).neq(1)`。
但是,请注意,`temperatureImage.get('is_valid')`可能是未定义的(如果图像没有这个属性)?在我们的代码中,我们设置了`is_valid`属性,所以应该没问题。
所以,修改后的代码中,我们将使用:
```javascript
var imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
```
这样修改后,应该可以避免使用`ee.Algorithms.Not`。
现在,我们重写整个`getAnnualTemperature`函数中的相关部分。
注意:在GEE中,使用`ee.Number`来确保类型是数字,然后使用`neq`方法。
我们修改三处:
1. 第一次有效性检查(MODIS之后)
2. 第二次有效性检查(ERA5之后)
3. 最终有效性检查(GLDAS之后)
同时,我们也要修改最后返回时的条件判断,那里使用了`ee.Algorithms.If`,条件部分我们同样使用`ee.Number(...).neq(1)`。
但是,注意最后返回时的条件:
```javascript
return ee.Algorithms.If({
condition: isValid, // 这里我们希望isValid为真(非0)时,返回有效图像;否则返回无效图像
...
});
```
而我们的`isValid`现在是一个ee.Number对象(0或1),可以直接作为条件,因为GEE的条件表达式接受数值(0为假,非0为真)?实际上,在`ee.Algorithms.If`中,条件应该是一个整数(0表示假,非0表示真)或者一个布尔类型(但GEE中布尔类型也是用0和1表示的)。所以这样是可以的。
因此,我们修改后的代码为:
```javascript
// 3. 温度数据处理函数 - 修复服务器端比较问题
function getAnnualTemperature(year) {
var startDate = ee.Date.fromYMD(year, 1, 1);
var endDate = startDate.advance(1, 'year');
// 定义无效图像标记
var invalidImage = ee.Image().set('is_valid', 0);
// 尝试不同数据源
var modisDay = datasets.modis_day
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry);
// 检查MODIS白天数据是否可用
var modisDayAvailable = modisDay.size().gt(0);
// 处理MODIS数据
var temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: modisDayAvailable,
trueCase: modisDay.mean()
.multiply(0.02).subtract(273.15)
.rename('temp_day'),
falseCase: invalidImage
})
);
// 正确检查图像有效性 (服务器端方法): 如果 is_valid 不等于1,说明无效,需要尝试下一个数据源
var imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
// 如果MODIS不可用,尝试ERA5
temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: imageValid,
trueCase: ee.Algorithms.If({
condition: datasets.era5
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.size().gt(0),
trueCase: datasets.era5
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.mean()
.subtract(273.15)
.rename('era5_temp'),
falseCase: invalidImage
}),
falseCase: temperatureImage
})
);
// 更新有效性检查 (服务器端方法)
imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
// 如果ERA5不可用,尝试GLDAS
temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: imageValid,
trueCase: ee.Algorithms.If({
condition: datasets.gldas
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.size().gt(0),
trueCase: datasets.gldas
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.mean()
.subtract(273.15)
.rename('gldas_temp'),
falseCase: invalidImage
}),
falseCase: temperatureImage
})
);
// 最终有效性检查 (服务器端方法): 如果 is_valid 等于1,则为有效图像
var isValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).eq(1);
// 裁剪并设置属性
return ee.Algorithms.If({
condition: isValid,
trueCase: temperatureImage
.clip(regionGeometry)
.set({
'year': year,
'data_source': temperatureImage.bandNames().get(0),
'is_valid': 1
}),
falseCase: invalidImage.set('year', year)
});
}
```
注意:在最后一部分,我们使用`isValid`作为条件,它应该是当`is_valid`等于1时为1(真),否则为0(假)。而`ee.Algorithms.If`在条件为真(非0)时返回`trueCase`,否则返回`falseCase`。
另外,我们在最后设置`is_valid`属性时,有效图像设为1,无效图像在`invalidImage`中设为0。所以最后返回时,有效图像会保留,无效图像则返回一个只有属性`year`和`is_valid=0`的图像。
现在,我们提供完整的代码,并修改了这三处。
## 完整代码
```javascript
// ===============================================
// 京津冀地区温度数据提取完整解决方案 (修复服务器端逻辑操作问题)
// ===============================================
// 1. 正确获取京津冀区域几何体
function getRegionGeometry() {
var chinaAdmin1 = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL_SIMPLIFIED_500m/2015/level1");
var beijing = chinaAdmin1.filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Beijing'));
var tianjin = chinaAdmin1.filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Tianjin'));
var hebei = chinaAdmin1.filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Hebei'));
var mergedCollection = beijing.merge(tianjin).merge(hebei);
var regionGeometry = mergedCollection.geometry().bounds();
return regionGeometry;
}
// 获取区域几何体
var regionGeometry = getRegionGeometry();
// 2. 温度数据源定义
var datasets = {
modis_day: ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD11A2").select('LST_Day_1km'),
modis_night: ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD11A2").select('LST_Night_1km'),
era5: ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5_LAND/MONTHLY").select('temperature_2m'),
gldas: ee.ImageCollection("NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H").select('Tair_f_inst')
};
// 3. 温度数据处理函数 - 修复服务器端逻辑操作
function getAnnualTemperature(year) {
var startDate = ee.Date.fromYMD(year, 1, 1);
var endDate = startDate.advance(1, 'year');
// 定义无效图像标记
var invalidImage = ee.Image().set('is_valid', 0);
// 尝试不同数据源
var modisDay = datasets.modis_day
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry);
// 检查MODIS白天数据是否可用
var modisDayAvailable = modisDay.size().gt(0);
// 处理MODIS数据
var temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: modisDayAvailable,
trueCase: modisDay.mean()
.multiply(0.02).subtract(273.15)
.rename('temp_day'),
falseCase: invalidImage
})
);
// 正确检查图像有效性 (服务器端方法): 如果 is_valid 不等于1,说明无效,需要尝试下一个数据源
var imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
// 如果MODIS不可用,尝试ERA5
temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: imageValid,
trueCase: ee.Algorithms.If({
condition: datasets.era5
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.size().gt(0),
trueCase: datasets.era5
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.mean()
.subtract(273.15)
.rename('era5_temp'),
falseCase: invalidImage
}),
falseCase: temperatureImage
})
);
// 更新有效性检查 (服务器端方法)
imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
// 如果ERA5不可用,尝试GLDAS
temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: imageValid,
trueCase: ee.Algorithms.If({
condition: datasets.gldas
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.size().gt(0),
trueCase: datasets.gldas
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.mean()
.subtract(273.15)
.rename('gldas_temp'),
falseCase: invalidImage
}),
falseCase: temperatureImage
})
);
// 最终有效性检查 (服务器端方法): 如果 is_valid 等于1,则为有效图像
var isValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).eq(1);
// 裁剪并设置属性
return ee.Algorithms.If({
condition: isValid,
trueCase: temperatureImage
.clip(regionGeometry)
.set({
'year': year,
'data_source': temperatureImage.bandNames().get(0),
'is_valid': 1
}),
falseCase: invalidImage.set('year', year)
});
}
// 4. 时间范围处理 (2000-2023)
var years = ee.List.sequence(2000, 2023);
// 使用映射函数处理年份
var temperatureImages = years.map(function(year) {
return getAnnualTemperature(year).set('year', year);
});
// 过滤掉无效图像 (服务器端方法)
var validImages = ee.ImageCollection(temperatureImages).filter(
ee.Filter.eq('is_valid', 1)
);
// 创建图像集合
var temperatureCollection = ee.ImageCollection(validImages);
// 5. 可视化
var visParams = {
min: -10,
max: 30,
palette: ['blue', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red']
};
// 添加最新年份的温度图层
var latestTemp = temperatureCollection.filter(
ee.Filter.eq('year', 2023)
).first();
Map.centerObject(regionGeometry, 6);
Map.addLayer(latestTemp, visParams, '2023年平均温度');
// 6. 时间序列图表
// 计算区域平均温度
var chart = ui.Chart.image.series({
imageCollection: temperatureCollection,
region: regionGeometry,
reducer: ee.Reducer.mean(),
scale: 5000,
xProperty: 'year'
}).setOptions({
title: '京津冀地区年平均温度变化 (2000-2023)',
hAxis: {title: '年份'},
vAxis: {title: '温度 (°C)'},
lineWidth: 2,
pointSize: 4
});
print(chart);
// 7. 导出所有年份数据
// 使用批量导出方法
Export.image.toDrive({
image: temperatureCollection.toBands(),
description: 'Annual_Temperature_Composite',
folder: 'GEE_Temperature_Data',
fileNamePrefix: 'temperature_composite',
region: regionGeometry,
scale: 1000,
maxPixels: 1e13,
crs: 'EPSG:4326',
fileFormat: 'GeoTIFF'
});
print('已创建复合图像导出任务');
print('脚本执行完成!');
```
## 错误修复总结
1. **问题原因**:
- `ee.Algorithms.Not` 不是 GEE 中的有效函数。
- 之前的修复尝试使用了不存在的函数。
2. **解决方案**:
- 使用 `ee.Number` 的 `neq` 方法替代逻辑非操作。
- 将 `ee.Algorithms.IsEqual(...)` 的比较结果转换为数字比较。
- 使用 `ee.Number(x).neq(y)` 实现“不等于”比较。
3. **修改点**:
- 将三处有效性检查从 `ee.Algorithms.Not(ee.Algorithms.IsEqual(...))` 改为 `ee.Number(...).neq(1)`
- 将最终有效性检查改为 `ee.Number(...).eq(1)`
此版本应能解决所有服务器端逻辑操作问题,并正确运行。
§§相关问题§§:
1. 在Google Earth Engine中如何处理条件判断和逻辑运算?
2. 如何优化GEE中的图像集合处理以提高性能?
3. 在GEE中导出大数据集的最佳实践是什么?
4. 如何调试Google Earth Engine脚本中的常见错误?
</think>
# 解决 "ee.Algorithms.Not is not a function" 错误
这个错误表明在 Google Earth Engine 中尝试使用了不存在的 `ee.Algorithms.Not` 方法。实际上,GEE 没有提供这个特定的逻辑操作方法,我们需要使用其他方式实现逻辑非操作。
## 完整修复方案
```javascript
// ===============================================
// 京津冀地区温度数据提取完整解决方案 (修复逻辑操作问题)
// ===============================================
// 1. 正确获取京津冀区域几何体
function getRegionGeometry() {
var chinaAdmin1 = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL_SIMPLIFIED_500m/2015/level1");
var beijing = chinaAdmin1.filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Beijing'));
var tianjin = chinaAdmin1.filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Tianjin'));
var hebei = chinaAdmin1.filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Hebei'));
var mergedCollection = beijing.merge(tianjin).merge(hebei);
var regionGeometry = mergedCollection.geometry().bounds();
return regionGeometry;
}
// 获取区域几何体
var regionGeometry = getRegionGeometry();
// 2. 温度数据源定义
var datasets = {
modis_day: ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD11A2").select('LST_Day_1km'),
modis_night: ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD11A2").select('LST_Night_1km'),
era5: ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5_LAND/MONTHLY").select('temperature_2m'),
gldas: ee.ImageCollection("NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H").select('Tair_f_inst')
};
// 3. 温度数据处理函数 - 使用正确的逻辑操作方法
function getAnnualTemperature(year) {
var startDate = ee.Date.fromYMD(year, 1, 1);
var endDate = startDate.advance(1, 'year');
// 定义无效图像标记
var invalidImage = ee.Image().set('is_valid', 0);
// 尝试不同数据源
var modisDay = datasets.modis_day
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry);
// 检查MODIS白天数据是否可用
var modisDayAvailable = modisDay.size().gt(0);
// 处理MODIS数据
var temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: modisDayAvailable,
trueCase: modisDay.mean()
.multiply(0.02).subtract(273.15)
.rename('temp_day'),
falseCase: invalidImage
})
);
// 正确检查图像有效性 (使用数字比较)
var imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
// 如果MODIS不可用,尝试ERA5
temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: imageValid,
trueCase: ee.Algorithms.If({
condition: datasets.era5
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.size().gt(0),
trueCase: datasets.era5
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.mean()
.subtract(273.15)
.rename('era5_temp'),
falseCase: invalidImage
}),
falseCase: temperatureImage
})
);
// 更新有效性检查 (使用数字比较)
imageValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).neq(1);
// 如果ERA5不可用,尝试GLDAS
temperatureImage = ee.Image(
ee.Algorithms.If({
condition: imageValid,
trueCase: ee.Algorithms.If({
condition: datasets.gldas
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.size().gt(0),
trueCase: datasets.gldas
.filterDate(startDate, endDate)
.filterBounds(regionGeometry)
.mean()
.subtract(273.15)
.rename('gldas_temp'),
falseCase: invalidImage
}),
falseCase: temperatureImage
})
);
// 最终有效性检查 (使用数字比较)
var isValid = ee.Number(temperatureImage.get('is_valid')).eq(1);
// 裁剪并设置属性
return ee.Algorithms.If({
condition: isValid,
trueCase: temperatureImage
.clip(regionGeometry)
.set({
'year': year,
'data_source': temperatureImage.bandNames().get(0),
'is_valid': 1
}),
falseCase: invalidImage.set('year', year)
});
}
// 4. 时间范围处理 (2000-2023)
var years = ee.List.sequence(2000,