【地球观测与遥感技术】基于Google Earth Engine的Sentinel-2影像云掩膜及植被指数计算：时间序列数据分析...

内容概要：本文档提供了一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的脚本，旨在处理和分析特定区域内的Sentinel-2卫星影像数据。首先定义了研究区（Pichavaram），并设定了数据获取的时间范围为2019年1月1日至当前时间。接着，通过自定义函数`maskS2clouds`对原始图像进行预处理，去除云层干扰，确保后续分析的准确性。随后，从COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED数据集中筛选出符合时间和地理位置条件的多光谱波段影像，并重命名为更具描述性的名称。为了丰富影像信息，还添加了多种植被指数（如NDVI、NDWI等）及其他辅助变量。最后，利用COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY数据集进一步优化云掩膜效果，生成最终可用于深入分析的影像集合。 适合人群：遥感技术爱好者、环境监测研究人员以及从事地理信息系统相关工作的专业人士。 使用场景及目标：①研究区域内植被覆盖变化趋势；②评估不同季节或年份间的地表特征差异；③支持农业、林业等领域内的精准管理决策。 阅读建议：由于该脚本涉及较多的专业术语和技术细节，在学习过程中建议先熟悉Google Earth Engine平台的基本操作，同时查阅相关文献了解各植被指数的具体含义及其应用场景。此外，可通过实际运行代码来加深理解，注意观察输出结果与预期是否一致。