从图像集合中提取像素值，以在谷歌地球引擎中进行合成

Question

我正在尝试在谷歌地球引擎中在云层较多的地区(印度尼西亚云林(制作无云陆地卫星复合材料。以前，我通过制作最绿色的像素合成成功地实现了这一目标，其中我使用了具有最高 NDVI 值的像素来确保我在合成图像中使用非云像素。

//Filter landsat 8 image collection by date, area
var collection = landsat
.filterBounds(bounds)
.filterDate(2016-08-01, 2016-10-31);
// Sort from least to most cloudy and get first (least cloudy) image
var sorted = collection.sort('CLOUD_COVER');
var image = ee.Image(sorted.first());
//Function to get NDVI 
var addNDVI = function(image) {
var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');
return image.addBands(ndvi);
};
//Add NDVI bands to image collection
var withNDVI = landsat.map(addNDVI);
// Make a "greenest" pixel composite using NDVI
var greenest = withNDVI.qualityMosaic('NDVI');
Map.addLayer(greenest, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.15}, 'greenest');

代码工作正常，但是，我担心使用最高的 NDVI 像素来使我的复合过度代表森林面积。因此，我正在寻找一种方法来提取具有最高 NDVI 的像素(以去除云(，然后在我的合成中使用该像素的所有其他 7 个波段(而不是使用 NDVI 波段本身(。我的问题是：这甚至会摆脱森林过度代表，还是我仍然会遇到同样的问题？其次，如果这种方法看起来确实是一种合法的方法来去除云，同时制作一个不会过度代表森林的合成，那么我如何提取高NDVI的像素，然后使用它们的其他波段来制作合成？

Answer 1

似乎无论您使用最绿色的像素进行高质量的马赛克，它几乎总是会突出热带地区的森林(因为森林真的很绿(。我建议您使用 Landsat 简单云评分算法来查找最不可能多云的像素，然后基于此进行合成。这里有一些代码，它为您提供了两个制作复合的选项。一种基于遮罩多云像素并取中位数，另一种基于qualityMosaic()函数，同时使用云波段的可能性。

var bounds = /* color: #d63000 */ee.Geometry.Polygon(
[[[94.93602603806119, -12.072520735360198],
[141.8696197880612, -13.187431968041206],
[142.3969635380612, 6.019400576838261],
[94.67235416306119, 6.456250813337956]]]),
landsat = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_RT_TOA");
//Filter landsat 8 image collection by date, area
var collection = landsat
.filterBounds(bounds)
.filterDate('2016-08-01', '2016-10-31');
//Function to get Inverse Cloud Score
var addCloud = function(image) {
var cloudImg = ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(image);
var clouds = cloudImg.select('cloud');
var inverseClouds = ee.Image(100).subtract(clouds).rename('inverse_cloud');
return image.addBands(inverseClouds);
};
//Add cloud bands to image collection
var withCloudBand = landsat.map(addCloud);
// Option 1: Median composite after masking clouds
var noCloudsMedian = withCloudBand.map(function(img){
return img.updateMask(img.select('inverse_cloud').gt(90));
}).median();
Map.addLayer(noCloudsMedian, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.30}, 'Option 1');
// Option 2: Quality mosaic based on least cloudy pixel
var noCloudQualityMosaic = withCloudBand.qualityMosaic('inverse_cloud');
Map.addLayer(noCloudQualityMosaic, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.30}, 'Option 2');

下面是查看结果的代码链接：https://code.earthengine.google.com/7ea8e59b5c72340c6d784d850db856f4