遥感技术基于Google Earth Engine的哨兵2号云掩膜与植被指数计算：2019年印度区域CRSI分析

内容概要：本文档提供了使用Google Earth Engine (GEE) 处理和分析Sentinel-2卫星图像的代码示例。主要功能包括云层遮罩、图像缩放、定义研究区域（AOI）、设置时间范围、加载Sentinel-2数据集以及计算冠层响应盐度指数（CRSI）。具体步骤为：首先定义了云层遮罩函数，将云概率低于10%的区域保留下来；然后定义了一个缩放函数，对Sentinel-2的表面反射率进行0.0001倍的缩放；接着设置了研究区坐标并创建了地理要素集合；再设定研究的时间范围，从2019年1月到2019年12月；加载并筛选了指定时间范围内的Sentinel-2数据，并对其进行云层遮罩和缩放处理；最后计算了红、绿、蓝波段的平均值作为CRSI，并将其可视化显示在地图上。; 适合人群：对遥感数据分析、卫星图像处理感兴趣的科研人员和技术爱好者，特别是有一定JavaScript编程基础并熟悉Google Earth Engine平台的用户。; 使用场景及目标：①用于监测特定区域植被生长状况与土壤盐分变化关系的研究；②适用于需要处理大量Sent感-2影像数据并进行指数计算的项目；③帮助用户掌握如何利用GEE平台处理遥感数据的基本流程和方法。; 其他说明：本示例展示了如何在GEE平台上对Sentinel-2数据进行预处理和分析，重点在于云层遮罩、图像缩放以及CRSI的计算。用户可以根据实际需求调整参数或扩展功能，如更改研究区域、时间范围或者引入其他类型的遥感指数。