【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat 8与Sentinel-2云掩膜及可视化：影像集合处理...

内容概要：本文详细介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台对Landsat 8和Sentinel-2卫星影像进行云层遮挡去除、数据预处理以及可视化操作。首先定义了研究区域（AOI），然后分别针对两种卫星影像集合应用了特定的云掩膜函数，确保获取到高质量的表面反射率数据。对于Landsat 8，使用了QA_PIXEL和QA_RADSAT波段来检测并排除云、云影及饱和像素；而对于Sentinel-2，则基于QA60波段识别并剔除云和卷云。接下来，通过时间过滤、空间裁剪等步骤筛选出符合要求的数据集，并创建了中值合成图像以减少天气变化的影响。最后，将处理后的影像可视化展示在地图上，并提供了导出至Google Drive的方法。 适合人群：对遥感影像处理有一定了解的研究人员或工程师，特别是那些需要处理Landsat 8和Sentinel-2卫星数据的人士。 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上高效地处理和分析来自不同卫星传感器的光学影像；②掌握云掩膜技术，提高遥感数据分析的准确性；③了解如何利用中值合成方法改善长时间序列影像的质量；④熟悉GEE提供的各种工具和服务，如影像集合操作、可视化设置以及数据导出功能。 阅读建议：由于涉及到具体的编程语句和技术细节，在阅读时应结合实际案例进行练习，同时可以参考官方API文档加深理解。此外，建议读者先熟悉GEE的基本概念和操作流程，以便更好地理解和应用本文所介绍的技术。