Google Earth Engine (GEE) - 使用插值法填补去云后影像空白的详细教程.pdf

简介：
本PDF详细介绍如何使用Google Earth Engine平台及插值方法处理卫星图像中的云覆盖问题，旨在填补去除云层后的数据空缺。适合地理信息科学和遥感技术领域的学习者与研究者参考。 本段落重点解决的是在处理影像数据过程中遇到的云量筛选问题。无论是在小区域内的单景影像还是更大范围、更长时间序列的数据研究中，常常会因为去云操作而产生空白区域，导致数据缺失。如何有效填补这些空白是今天讨论的主题。 具体来说，在去除图像中的云后，往往会留下一些空洞需要填充。解决这一问题的方法之一就是通过插值技术来补全影像信息。其基本原理是从同一地区的前后时间点的多幅影像中提取有用的数据进行补充。例如，对于一幅2020年的有云影像，在去除了部分数据后的空白区域可以通过该地区2019年和2021年的相邻两期影像中的对应位置来填补缺失值。 Google Earth Engine 提供了实现这一目标的有效工具和技术手段，包括使用 join、mask 和 filter 等函数。文中通过具体的代码示例详细解释了这些操作的步骤，并且构建了一个适用于任何时间序列数据集的完整脚本。