本教程的主要目的是展示Landsat 5 影像并且通过各指数匀速那，完成相应的图层加载和相应影像的下载，具体用到的函数：
ee.Reducer.median(maxBuckets, minBucketWidth, maxRaw)
创建一个将计算输入的中值的还原器。对于小数量的输入（最多到maxRaw），将直接计算中值；对于大数量的输入，中值将从直方图中获得。
参数。
maxBuckets (Integer, default: null):
建立直方图时要使用的最大桶数；将四舍五入到2的幂。
minBucketWidth (Float, default: null):
直方图桶的最小宽度，如果为空，则允许2的任何次方。
maxRaw（整数，默认为空）。
在建立初始直方图之前，需要积累的数值数量。
返回。缩减器
normalizedDifference(bandNames)归一化差值
计算两个频段之间的归一化差异。如果没有指定要使用的频段，则使用前两个频段。归一化差值的计算方法是（第一-第二）/（第一+第二）。注意，返回的图像波段名称是'nd'，输入的图像属性不会保留在输出的图像中，任何一个输入波段的负像素值都会导致输出的像素被屏蔽。为了避免屏蔽负的输入值，请使用ee.Image.expression()来计算归一化的差异。
参数。
this:输入（图像）。