Google Earth Engine与QGIS：查询与导出Sentinel-2影像
内容提要
本文介绍了如何在Google Earth Engine中查询和导出Sentinel-2影像。通过GEE，可以查询和合并特定时间段和区域的多个影像。例如，可以收集一年内特定国家公园的多个影像，然后通过对像素级别上云量小于5%的数据进行汇总（例如中位数），将它们合并为一幅影像。此外，还可以将其导出到Google Drive，下载并在QGIS等地理空间软件中使用。首先，调用ee和geemap库，并进行Earth Engine身份验证和初始化。然后定义满足特定条件的Sentinel-2影像集合。查询到11个影像，满足日期和云量条件。可以查看每个影像的属性信息。最后，计算出中位数影像，并将其与国家公园边界一起绘制在地图上。将中位数影像导出到Google Drive，并在QGIS中打开进行进一步分析。
延伸解读
云量筛选与中位数合成的实际意义
文章将云量阈值设为5%，在2024年1月内筛选出11景影像。这些影像的云量百分比从0.22%到4.49%不等，说明即使单景云量较低，不同日期的观测仍存在差异。通过中位数合成，可以进一步抑制残留云和异常值，得到一幅相对干净、具有代表性的影像，适合用于后续的目视解译或定量分析。
导出参数设置与注意事项
导出时需指定描述（文件名）、文件夹、区域、分辨率和最大像素数。文章将maxPixels设为1e13以避免像素超限错误，分辨率设为10米以匹配Sentinel-2的原始空间分辨率。导出过程可能耗时，完成后可在Google Drive中找到GeoTIFF文件。这些参数直接影响输出文件的大小和可用性，需根据实际区域调整。
在QGIS中继续分析的优势
导出的median_image.tif包含完整的Sentinel-2波段信息，是一个多波段文件。在QGIS中打开时，文章建议将项目坐标系设为EPSG:32652，并使用自然色波段组合（B4、B3、B2）进行显示。这样不仅能直观查看影像，还能利用QGIS的栅格计算、分类和统计工具进行更深入的分析，弥补GEE在线交互的局限性。
Q&A
如何在Google Earth Engine中查询Sentinel-2影像？
可以通过定义时间段和区域，使用ee和geemap库进行查询，设置云量条件，最终获取满足条件的影像集合。
如何合并多个Sentinel-2影像？
通过对云量小于5%的影像进行中位数计算，可以将多个影像合并为一幅影像。
如何将合并后的影像导出到Google Drive？
使用geemap库中的导出功能，设置文件名、文件夹、区域和像素限制等参数，将影像导出到Google Drive。
在QGIS中如何打开导出的影像？
在QGIS中设置项目坐标系统为EPSG:32652，并选择自然色带组合（B4, B3, B2）打开导出的影像。
如何查看Sentinel-2影像的属性信息？
可以通过遍历影像集合，获取每个影像的日期和云量百分比等属性信息。
在Google Earth Engine中如何进行身份验证和初始化？
需要调用ee和geemap库，并使用ee.Authenticate()和ee.Initialize()进行身份验证和初始化。
