地球引擎高级教程——用于作物分类的多时态复合影像

作物分类是一个难题。一种有助于明确区分作物的有用技术是考虑作物物候。该技术可用于检测特定类型的作物或将作物与其他形式的植被区分开来。您可以为裁剪周期的不同时期创建合成图像，并创建用于分类的堆叠图像。这允许分类器学习时间模式并检测表现出相似模式的像素。

var s2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR")
var basin = ee.FeatureCollection("WWF/HydroSHEDS/v1/Basins/hybas_7")
var arkavathy = basin.filter(ee.Filter.eq('HYBAS_ID', 4071139640))
var boundary = arkavathy.geometry()
Map.centerObject(boundary, 11)

// 去云函数直接copy就行了 
function maskCloudAndShadowsSR(image) {
  var cloudProb = image.select('MSK_CLDPRB');
  var snowProb = image.select('MSK_SNWPRB');
  var cloud = cloudProb.lt(10);
  var scl = image.select('SCL'); 
  var shadow = scl.eq(3); // 3 = cloud shadow
  var cirrus = scl.eq(10); // 10 = cirrus
  // 云层概率小于10%或云影分类
  var mask = cloud.and(cirrus.neq(1)).and(shadow.neq(1));
  return image.updateMask(mask).divide(10000)
    .copyProperties(image, ['system:t