gee去云处理Landsat、Sentinel和Modis影像

1.Landsat 和 MODIS影像的去云函数

function cloudfree_mod09a1(image){var qa = image.select('StateQA')var cloudState = bitwiseExtract(qa, 0, 1) var cloudShadowState = bitwiseExtract(qa, 2)var cirrusState = bitwiseExtract(qa, 8, 9)var mask = cloudState.eq(0) // Clear.and(cloudShadowState.eq(0)) // No cloud shadow.and(cirrusState.eq(0)) // No cirrusreturn image.updateMask(mask)
}function cloudfree_landsat (image){var qa = image.select('pixel_qa')var cloudState = bitwiseExtract(qa, 5) var cloudShadowState = bitwiseExtract(qa, 3)var mask = cloudState.eq(0) // Clear.and(cloudShadowState.eq(0)) // No cloud shadowreturn image.updateMask(mask)
}

2.影像的筛选、去云和合成

Landsat8

var date_rg = ee.DateRange('2019-01-25','2019-12-30');
//利用时间和位置点筛选符合要求的影像
var imgcol = l8_imgcol.filterDate(date_rg).filterBounds(gz);
//对符合要求的影像进行合成
var raw_img = imgcol.mosaic();
//对符合要求的影像进行去云处理后合成
var cf_img = imgcol.map(cloudfree_landsat).mosaic();
//分别加载原始影像合成的结果和去云处理后影像的合成结果
Map.addLayer(raw_img,{min: 0, max: 3500, bands: ['B5', 'B4', 'B3']},'raw_img')
Map.addLayer(cf_img,{min: 0, max: 3500, bands: ['B5', 'B4', 'B3']},'cf_img')

Modis

//利用时间和位置点筛选符合要求的影像
var imgcol_m = modis_imgcol.filterDate(date_rg).filterBounds(gz)
对符合要求的影像进行合成
var raw_img_m = imgcol_m.mosaic();
//对符合要求的影像进行去云处理后合成
var cf_img_m = imgcol_m.map(cloudfree_mod09a1).mosaic();
//分别加载原始影像合成的结果和去云处理后影像的合成结果
Map.addLayer(raw_img_m,{min: 0, max: 3500, bands: ['sur_refl_b02', 'sur_refl_b01', 'sur_refl_b04']},'raw_img_m')
Map.addLayer(cf_img_m,{min: 0, max: 3500, bands: ['sur_refl_b02', 'sur_refl_b01', 'sur_refl_b04']},'cf_img_m')

Sentinel-2

#创建一个函数用来掩模云以及卷云
def maskS2clouds(image) {#选择有关云掩膜的波段var qa = image.select('QA60')#位10和11分别代表云和卷云。var cloudBitMask = 1 << 10;var cirrusBitMask = 1 << 11;#将有关云的像元置为0var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0).and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0))#掩模数据并选择多光谱波段，将反射率归为0-1复制时间属性return image.updateMask(mask).divide(10000).select("B.*").copyProperties(image, ["system:time_start"])
}

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