GEE案例——计算指定区域的云量所占的面积占比（以2019年-2022年北京市为例）

简介：

这里我们使用哨兵2号数据，将北京市所在区域2019年-2022年之间的区域计算每张影像的云量计算和像素的数量，从而给出每张影像云量所占的百分比，并可以查看指定时间范围内的单张影像去云后的影像，这里会在地图中加载一个下拉框选取指定应影像。

解译非常重要。云量是指遥感影像中云覆盖的程度，可以根据遥感数据中的反射率值和云的特征信息进行判断。遥感影像中的云覆盖会影响地物信息的提取和分析，因此需要对云量进行控制或过滤。常见的方法包括利用多时相数据进行云检测和云去除，以及利用云掩膜将云部分剔除出去。在遥感影像应用中，需要根据实际需求和研究目的选择合适的云量阈值，并结合遥感影像的特点进行分析和解译。

函数：

unmask(value, sameFootprint)

Replaces mask and value of the input image with the mask and value of another image at all positions where the input mask is zero. The output image retains the metadata of the input image. By default, the output image also retains the footprint of the input, but setting sameFootprint to false allows to extend the footprint.

在输入掩码为零的所有位置，用另一幅图像的掩码和值替换输入图像的掩码和值。输出图像会保留输入图像的元数据。默认情况下，输出图像也会保留输入图像的足迹，但将 sameFootprint 设为 false 可以扩展足迹。