Whittaker平滑应用于Sentinel-2时间序列分析-修改的问题

Whittaker平滑应用于Sentinel-2时间序列分析-修改的问题

转载自：GEEer成长日记
这里是记录一下如何使用该博主给出的这个代码。
需要修改的地方有几处：

//这里改成自己的研究区
var geometry = ee.FeatureCollection('users/hongfangchang/2022/syz_proj')

var S2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
.filterDate('2020-01-01', '2021-12-31') // 这里的时间范围修改，如果想要2021年的结果，这里就需要写成2020-2021年两年的时间范围
.filterBounds(geometry)
.filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))
.map(maskS2clouds);

// 这里可以替换成自己想要计算的植被指数
var addNDVI = function(image) {
return image.addBands(image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'));
};

//最后把相应的关于植被指数的表达都相应修改了即可

这是我计算的MTCI的结果，但是是月平均值的计算结果。