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1 代码解析

2 完整代码

3 运行结果

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1 代码解析

（1）定义研究区：

// 研究区的范围需要自己提前上传
var dataset = table;// 将研究区显示在中心，后面的数字为缩放等级，范围从1 - 24
Map.centerObject(dataset, 6);// 将图层添加到地图中
Map.addLayer(dataset);// 打印数据集信息
print(dataset);

（2）导入地表温度数据：

本文采用的地表温度数据为MOD11A2 V6.1地表温度产品，其包含2000年至今全球的地表温度数据，时间分辨率为8天，空间分辨率为1km。

// 定义 MODIS 地表温度影像集
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD11A2');// 定义起始日期
var start = ee.Date('2019-01-01');// 定义日期范围，从起始日期开始，持续 1 年
var dateRange = ee.DateRange(start, start.advance(1, 'year'));// 根据日期范围筛选影像集
var mod11a2 = modis.filterDate(dateRange);// 从筛选后的影像集中选择日间地表温度波段
var modLSTday = mod11a2.select('LST_Day_1km');

（3）转换温度单位：

由于MOD11A2 V6.1地表温度产品的单位为开尔文，所以需要将其转化成摄氏度。

// 对 modLSTday 影像集里的每张影像进行处理
var modLSTc = modLSTday.map(function(img) {// 将影像乘以 0.02// 再减去 273.15，实现温度从开尔文转换为摄氏度// 最后复制原影像的 'system:time_start' 属性return img.multiply(0.02).subtract(273.15).copyProperties(img, ['system:time_start']);
});

（4）数据可视化：

// 计算 modLSTc 影像集的均值，并将其裁剪到研究区范围内
var clippedLSTc = modLSTc.mean().clip(dataset);// 将裁剪后的均值影像添加到地图中
Map.addLayer(clippedLSTc,{// 影像显示的最小值min: 0,// 影像显示的最大值max: 35,// 影像显示的颜色映射，从蓝色到红色palette: ['blue', 'limegreen', 'yellow', 'darkorange', 'red']},// 图层名称'Mean temperature, 2019'
);

（5）导出数据：

将数据导入到Google Drive中，若有进一步处理的需要可从Google Drive中下载。

// 导出裁剪后的影像到 Google Drive
Export.image.toDrive({// 要导出的影像image: clippedLSTc,// 导出影像的描述信息description: 'LST_2019',// Google Drive 中存储影像的文件夹名称folder: 'my_folder',// 导出影像的区域范围region: dataset,// 影像的空间分辨率（单位：米）scale: 1000,// 影像的坐标参考系统crs: 'EPSG:4326',// 允许处理的最大像素数maxPixels: 1e10
});

2 完整代码

// 研究区的范围需要自己提前上传
var dataset = table;// 将研究区显示在中心，后面的数字为缩放等级，范围从1 - 24
Map.centerObject(dataset, 6);// 将图层添加到地图中
Map.addLayer(dataset);// 打印数据集信息
print(dataset);// 定义 MODIS 地表温度影像集
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD11A2');// 定义起始日期
var start = ee.Date('2019-01-01');// 定义日期范围，从起始日期开始，持续 1 年
var dateRange = ee.DateRange(start, start.advance(1, 'year'));// 根据日期范围筛选影像集
var mod11a2 = modis.filterDate(dateRange);// 从筛选后的影像集中选择日间地表温度波段
var modLSTday = mod11a2.select('LST_Day_1km');// 对 modLSTday 影像集里的每张影像进行处理
var modLSTc = modLSTday.map(function(img) {// 将影像乘以 0.02// 再减去 273.15，实现温度从开尔文转换为摄氏度// 最后复制原影像的 'system:time_start' 属性return img.multiply(0.02).subtract(273.15).copyProperties(img, ['system:time_start']);
});// 计算 modLSTc 影像集的均值，并将其裁剪到研究区范围内
var clippedLSTc = modLSTc.mean().clip(dataset);// 将裁剪后的均值影像添加到地图中
Map.addLayer(clippedLSTc,{// 影像显示的最小值min: 0,// 影像显示的最大值max: 35,// 影像显示的颜色映射，从蓝色到红色palette: ['blue', 'limegreen', 'yellow', 'darkorange', 'red']},// 图层名称'Mean temperature, 2019'
);// 导出裁剪后的影像到 Google Drive
Export.image.toDrive({// 要导出的影像image: clippedLSTc,// 导出影像的描述信息description: 'LST_2019',// Google Drive 中存储影像的文件夹名称folder: 'my_folder',// 导出影像的区域范围region: dataset,// 影像的空间分辨率（单位：米）scale: 1000,// 影像的坐标参考系统crs: 'EPSG:4326',// 允许处理的最大像素数maxPixels: 1e13
});

3 运行结果