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我正在尝试在一个有很多云的区域（印度尼西亚云森林）中的谷歌地球引擎中制作一个无云的陆地卫星复合材料。以前，我通过制作最绿色的像素合成成功地实现了这一点，其中我使用具有最高 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');

该代码工作正常，但是，我担心使用最高的 NDVI 像素来使我的合成过度代表森林区域。因此，我正在寻找一种方法来提取具有最高 NDVI 的像素（以摆脱云），然后在我的合成中使用该像素的所有 7 个其他波段（而不是使用 NDVI 波段本身）。我的问题是：这甚至会摆脱森林的过度代表，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在制作不会过度代表森林的合成时去除云层的合法方法，那么我如何提取高 NDVI 的像素，然后使用它们的其他波段进行合成？

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但是，您似乎使用最绿色的像素制作了高质量的马赛克，它几乎总是会突出热带地区的森林（因为森林真的是绿色的）。我建议您使用 Landsat 简单的云评分算法来查找最不可能出现多云的像素，然后根据此进行合成。下面是一些代码，它为您提供了两个选项来制作复合材料。一种是基于遮蔽多云像素并取中值，另一种是基于qualityMosaic()函数同时使用云带的可能性。

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');

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

于 2018-11-02T16:49:20.730 回答