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我目前想用像素 QA 波段掩盖堆叠的 Landsat 8 GeoTIFF 文件，以去除云层和云层阴影。到目前为止，我已经成功地遵循了这里的教程，并使用 EarthPy 和 Rasterio 的组合正确绘制了蒙版场景。生成的蒙版场景是一个 NumPy 蒙版数组。

但是，当我尝试将干净数组导出为 GeoTIFF 文件 (clean.tif) 时，生成的文件包含原始场景而不是蒙版场景文件。以下是我拥有的代码：

这里是文件的情节：

1. 掩码文件：
   

2. 场景文件：
   

3. 绘制蒙版数组：
   

4. 将掩码数组保存到 geotiff：
   

这是文件和脚本的 Dropbox 链接。对此我真的摸不着头脑，我很感激关于发生了什么以及如何解决它的任何指示。谢谢你们：）

以下是我使用的代码，请帮我解决这个错误，以便我能够生成时间序列图。提前致谢！当我运行此代码时，我收到此错误“生成图表时出错：超出用户内存限制。”

我想合并 Landsat 4、5、7 和 8 图像。我需要调整 Landsat 8 波段，使其与其他 Landsat 影像波段相匹配。这是我的代码的基本结构：

我已经尝试了几种改变 Landsat 8 波段的方法......

和最新的

似乎没有任何工作，我不知道为什么。

我想将特定图像导出为 geotiff 以上传以在 QGIS 上进行分析（查看随时间的变化）。

我希望能够使用真彩色带导出 l8_merge 集合中的每个图像。

我从 2019 年的一张图片开始。

图像下载为三个单独的 tif，我无法让它们在 QGIS 上显示。我想知道代码是否正确，或者是否需要以某种方式进行调整？

我是 GEE 的业余爱好者，谁能帮我编写脚本来检索同一研究区域的Sentinel-1、Sentinel-2 或 Landsat-8的通用数据？我需要同一研究区域内同一天的所有三个传感器数据。这是为了将sentinel-1'SAR 数据与光学数据（sentinel-2 或 Landsat-8）进行比较和验证。该脚本应返回同一研究区域内卫星共同采集的日期。

Landsat 和 MODIS 产品各有优势。具有高空间分辨率的 Landsat 和具有高时间分辨率的 MODIS。我已经阅读了很多关于下载文件并将它们与 Python 中的 STARFM 等算法在本地融合的内容。有没有办法直接在 Google 地球引擎中融合这两个集合以节省计算时间？

我想将所有云设置为 NaN 或 Null 到 Sentinel-2 MSI 2 级的切割部分，仅在可能的情况下用于一个波段（不是所有 RGB）我使用了以下代码：

如图所示，使用的代码并没有完全消除云：

当我为 Landsat 做同样的事情时，我发现云被代码很好地掩盖了：

我正在查看 Google 地球引擎上的FIRMS数据集，我希望看到与 FIRMS 上的森林火灾相对应的 Sentinel-2 图像，但由于某种原因，它要么非常暗，要么当我过滤日期时9月10-13日，全黑，如下图（蓝色方块为geometry多边形）。我已将 Sentinel-2 层上的波段更改为 B2、B3 和 B4（分别为蓝色、绿色和红色）。

我究竟做错了什么？当我使用 Landsat-8 遵循 GEE 教程时，地图看起来也很暗，但至少它是可见的。

运行堆叠栅格列表时如何解决此问题？这是我运行的程序，

它返回

我正在尝试将 SpatialPointsDataframe 转换为 SpatialGridDataframe，以便使用 landsat 包中的 slopeasp() 函数来获取坡度值。我试图将 SpatialPointsDataframe 转换为栅格以进行转换，但它也不起作用，我得到了错误。

as(pts, "spatialGridDataFrame") 中的错误：没有将“SpatialPointsDataFrame”强制转换为“spatialGridDataFrame”的方法或默认值</p>

下面是我的代码：

有人对如何获取 spatialGridDataFrame 有任何建议吗？谢谢！