概述

代码主要实现了以下功能：

1. 从 Sentinel-2 数据集中提取研究区域内指定时间范围内的影像。
2. 对影像进行去云处理。
3. 在地图上显示原始和去云后的影像。
4. 从去云影像中提取指定站点的各波段值，并导出为 CSV 文件。

数据集

使用的主要数据集是 Sentinel-2 影像集（COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED），该影像集提供了经过大气校正的 Sentinel-2 影像。

流程和功能

1. 定义研究区域：

   • 使用用户提供的 table 变量定义研究区域（ROI），并将其在地图上显示和居中。

2. 去云处理：

   • 定义 maskS2clouds 函数，用于去除 Sentinel-2 影像中的云和卷云。

3. 定义时间范围：

   • 设置感兴趣的时间范围为 2020 年 9 月 25 日到 2020 年 10 月 26 日。

4. 过滤影像集：

   • 根据 ROI、时间范围和云覆盖率阈值过滤 Sentinel-2 影像集，并标记影像源。

5. 去云影像集处理：

   • 对过滤后的影像集应用去云处理，得到去云影像集。

6. 可视化：

   • 使用红、绿、蓝波段显示原始和去云后的影像，并在地图上加载和显示。

7. 输出筛选结果：

   • 打印筛选出的影像数量，并输出影像的时间信息。

8. 显示站点数据：

   • 在地图上显示站点数据（table2），并用黄色标记。

9. 站点波段值提取：

   • 定义 extractValues 函数，用于在每个站点处提取去云影像的所有波段值。
   • 应用提取函数到去云影像集合，并展平结果以去除嵌套的列表。

10. 导出结果：

• 将提取的波段值导出为 CSV 文件。

运行结果

1. 在地图上显示并居中研究区域。
2. 显示原始和去云后的 Sentinel-2 影像。
3. 打印筛选出的影像数量及其时间信息。
4. 显示站点位置。
5. 导出每个站点在去云影像中的所有波段值，保存为 CSV 文件。

运行示例图：

原始图：

去云后：

点位提取数据：（保证点位在遥感图像上）