如何在Google Earth Engine中结合图像？

Question

因此，从Sentinel 5p图像集合中，我创建了3个不同的图像3年（平均-2019、2020和2021）。然后，我使用几何形状剪切了这3张图像，然后再次制作了3张图像。现在，我想将这3张图像组合到一个图像中，以便在从该组合图像中提取数据时，我将能够在3年（2019年，2020年和2021年）中获取数据。 我尝试了此方法 -

var simpleJoin = ee.Join.simple();
var mod1join = ee.ImageCollection(simpleJoin.apply(img1clip, img2clip, img3clip));
Map.addLayer(mod1join, band_viz);

但是在加载图层时，它给了我一个错误 -

第1层：层错误：join.apply，参数'secondary'：无效类型。预期类型：特征汇编。实际类型：图像＆lt; [SO2_COLUMN_NUMBER_DESSION]＆gt;。

我尝试搜索此错误，但找不到任何解决方案。 结合不同年份的3张图像，保留这些特定年份的数据的解决方案是什么？

在下面，我正在附加我所做的和尝试的代码-FYI

var img1 = ee.ImageCollection(imageCollection
.select('SO2_column_number_density')
.filterBounds(geometry)
.filterDate('2019-01-01', '2019-12-31'))
//remove the negative values from the band
//.map(function(image){return image.updateMask(image.gte(0))});
print('no. of img1', img1.size());
var img2 = ee.ImageCollection(imageCollection
.select('SO2_column_number_density')
.filterBounds(geometry)
.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31'))
print('no. of img2', img2.size());
var img3 = ee.ImageCollection(imageCollection
.select('SO2_column_number_density')
.filterBounds(geometry)
.filterDate('2021-01-01', '2021-12-31'))
print('no. of img3', img3.size());
var band_viz = {
  min: 0.0,
  max: 0.0005,
  palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red']
};
var img1map = img1.mean();
var img2map = img2.mean();
var img3map = img3.mean();

//Map.addLayer (SP5map, band_viz);
var img1clip = img1map.clip(geometry);
var img2clip = img2map.clip(geometry);
var img3clip = img3map.clip(geometry);

//print(img1clip);

var simpleJoin = ee.Join.simple();
var mod1join = ee.ImageCollection(simpleJoin.apply(img1clip, img2clip, img3clip));
Map.addLayer(mod1join, band_viz);

：所有3个剪裁的图像仅包含1个频段。

Answer 1

从官方文档，第一个＆amp; ee.join.apply（）的第二个参数都是farmaturecollection，而第三个参数为filter。一个工作示例是在这里。

1. img1是collection在应用后.filterdate（）
2. img1clip是image> image之后您应用.mean（）函数
3. img1clip也是image> image后，您应用.clip（.clip（），不是farmaturecollection。

因此，出现错误（无效类型）。

您必须查看代码并确保ee.join.apply（）的三个参数是正确的。

Answer 2

如果您正在使用图像，则将它们添加为“频段”：

var mod1join = img1clip.addBands(img1clip).addBands(img1clip);
Map.addLayer(mod1join, band_viz);

使用“ Inspector”，您将看到三个频段的信息。