在GEE中已經對圖像進行了圖像下載與拼接,真是很方便,省去我們下載與拼接的時間,那么要對某一個研究區域進行研究的話,不進行裁剪操作,數據量很大,運算時間也會很長。因此本文是運用矢量數據對柵格數據進行裁剪。話不多說,代碼附上。
//選擇需要裁剪的矢量數據 var cc = ee.FeatureCollection("自己導入矢量數據的路徑"); //去雲處理 function maskL8sr(image) { var cloudShadowBitMask = (1 << 3); var cloudsBitMask = (1 << 5); var qa = image.select('pixel_qa'); var mask = qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0) .and(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0)); return image.updateMask(mask); } //選擇柵格數據集 var cc2019 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR') .filterDate('2019-05-01', '2019-9-30') .map(maskL8sr); //對柵格數據取中值 var cc2019_median = cc2019.median(); // 進行裁剪 var cc2019_clipped = cc2019_median.clipToCollection(cc); // 進行圖像顯示 Map.centerObject(cc) Map.addLayer(cc,{color:'FFFF00'}); var visParams = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'],min: 0,max: 3000,gamma: 1.4,}; Map.addLayer(cc2019_clipped, visParams, 'clipped composite');
裁剪結果:

