【GEE实践应用】哨兵1号和2号数据叠加

1.数据叠加代码

var geometry = table;
//table是我们提前导入的矢量数据
// 加载Sentinel-2影像
var sentinel2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2")
  .filterBounds(geometry) // geometry是你感兴趣区域的几何对象
  .filterDate("2020-01-01", "2020-12-31")
  //.filterMetadata('CLOUD_COVER','less_than','70')
  .median()
  .clip(geometry);

// 加载Sentinel-1影像
var sentinel1 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S1_GRD")
  .filterBounds(geometry) // geometry是你感兴趣区域的几何对象
  .filterDate("2020-01-01", "2020-12-31")
  .median()
  .clip(geometry);

// 将Sentinel-2和Sentinel-1影像叠加在一起
var stackedImage = sentinel2.addBands(sentinel1);

print(stackedImage)
var visParams = {
  bands: ['VH'],
  min: 7000,
  max: 12000
};
Map.addLayer(stackedImage, visParams, 's12 image');

2.代码逐句解释

var geometry = table2;：定义一个几何区域变量 geometry，其值为 table2。通常情况下，table2 是一个包含感兴趣区域几何信息的变量，可以是一个点、线、面等几何对象。
var sentinel2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2")：加载 Sentinel-2 影像集合。
.filterBounds(geometry)：筛选出在感兴趣区域内的 Sentinel-2 影像。
.filterDate("2020-01-01", "2020-12-31")：筛选出时间范围在 2020 年的 Sentinel-2 影像。
.median()：对影像集合中的所有影像取中值，得到一张中值合成影像。
.clip(geometry)：将合成的 Sentinel-2 影像裁剪成感兴趣区域的范围。
var sentinel1 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S1_GRD")：加载 Sentinel-1 影像集合。
.filterBounds(geometry)：筛选出在感兴趣区域内的 Sentinel-1 影像。
.filterDate("2020-01-01", "2020-12-31")：筛选出时间范围在 2020 年的 Sentinel-1 影像。
.median()：对影像集合中的所有影像取中值，得到一张中值合成影像。
.clip(geometry)：将合成的 Sentinel-1 影像裁剪成感兴趣区域的范围。
var stackedImage = sentinel2.addBands(sentinel1);：将裁剪后的 Sentinel-2 和 Sentinel-1 影像叠加在一起。
print(stackedImage)：打印叠加后的影像，以查看其属性。
var visParams = {...}：定义可视化参数，包括显示的波段和显示范围。
Map.addLayer(stackedImage, visParams, 's12 image');：将叠加后的影像添加到地图中进行可视化，命名为 's12 image'。

图叠加后的数据