思路

目的是计算研究区的年NDVI，基本实现逻辑如下：

实践

拼凑代码如下：

// 创建一个函数用来掩模云层以及云阴影
var cloudMask = function(image) {var qa = image.select('pixel_qa');//云层表示为第五位，云层置信度为6-7位，云阴影为第三位//选择出有云并且云层置信度为中等，以及有云阴影覆盖的像元。var cloud = qa.bitwiseAnd(1 << 5).and(qa.bitwiseAnd(1 << 7)).or(qa.bitwiseAnd(1 << 3))// 移除边界像元var mask2 = image.mask().reduce(ee.Reducer.min());//将检测有关云像元置为0，掩模保留位置不为0的数据。return image.updateMask(cloud.not()).updateMask(mask2);
};
//创建一个函数用来计算NDVI
function NDVI(img) {var ndvi = img.normalizedDifference(["B5","B4"]);return ndvi;
}// 选择Landsat8地表反射率数据进行去云处理，并计算NDVI
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR').filterDate('2020-05-01', '2020-9-30').filterBounds(myl).map(cloudMask).map(NDVI)
//取影像数据集最大值
var NDVI_2020 = collection.max();
var visParam = {min: -0.2,max: 0.8,palette: 'FFFFFF, CE7E45, DF923D, F1B555, FCD163, 99B718, 74A901, 66A000, 529400,' +'3E8601, 207401, 056201, 004C00, 023B01, 012E01, 011D01, 011301'
};
var result = NDVI_2020.clip(myl)
Map.addLayer(NDVI_2020.clip(myl), visParam, 'ndvi');
print(result)
//导出到谷歌云盘
Export.image.toDrive({image: result,description: 'NDVI2020_1',scale: 30,region: myl,maxPixels:10e10,});

遇到的问题

通过搜罗CSDN上各路去云方法，发现最后的nodata的结果是不一样的！
上面的去云函数出来的结果是这样的：
而使用下面这个去云函数

//创建一个函数进行去云掩膜处理
function maskL8sr(image) {//<<表示二进制左移几位// 二进制第三位表示有云阴影，第五位表示有云。var cloudShadowBitMask = 1 << 3;var cloudsBitMask = 1 << 5;// 选择质量评估波段var qa = image.select('pixel_qa');// 按位与运算，将检测出云以及云阴影像元值为0var mask = qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0).and(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0));// 掩膜云以及云阴影，并选择波段1-9将单位变为0-1之间，并复制影像时间属性。return image.updateMask(mask).divide(10000).select("B[0-9]*").copyProperties(image, ["system:time_start"]);
}

出来的结果是这样的

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