您对分析进行了编码，单击 “运行” 并出现错误。现在呢？本节介绍用于隔离问题并修复它的一般调试技术。

print() 和 Map.addLayer()

假设您有一个产生错误的非常复杂的分析。如果错误的来源不明显，一个好的初始策略是打印或可视化中间对象并检查它们以确保对象的结构与脚本中的逻辑一致。具体来说，您可以使用代码编辑器的 检查器 选项卡 检查 添加到地图的图层的像素值。如果您打印某些内容，请务必使用 zippies (▶) 扩展其属性。要检查的一些事项包括：

波段名称。图像带名称与您的代码匹配吗？

像素值。您的数据范围是否正确？是否适当掩饰？

空。有什么不应该是空的吗？

尺寸。不应该是大小为零吗？

Ear th Engine 不同于用于地理空间数据分析的传统图像处理、GIS 或其他桌面软件。您在 Ear th Engine 中创建的算法在 Google 云中运行，分布在多台计算机上。 调试 可能具有挑战性，因为 错误 可能发生在客户端 JavaScript 代码或编码指令的服务器端执行中，并且是由扩展问题以及语法或逻辑 错误 引起的。除非您要求，否则无法检查在云中某处运行的程序部分。本文档介绍了 调试 策略、工具和 解决方案 ，以帮助您解决常见 错误 和 调试 Ear th Engine 脚本。 官方给出的指南 Google Ear th Engine Toolbox ( GEE T) 是一个 JavaScript 单文件库，可帮助开发人员使用 Google Ear th Engine ( GEE ) 平台编写小型代码库应用程序。 该库还可用于教新开发人员使用该平台，即使之前没有任何编程技能。 我们进行植被指数计算分析，或者进行影像波段计算，我们需要进行影像的波段运算的过程，需要进行函数进行分析，这里我们要在函数中进行函数进行一些对于遥感影像批量处理NDVI，EVI等指数的计算，很多时候我们可能觉得是函数内部的问题，但其实本质上有时候其实是我们没有对遥感影像进行map分析。 错误 ：我正在尝试通过应用过滤器绑定和过滤器日期来提取多个区域的平均碳含量。我得到的 错误 是：'filterbound 不是一个函数。我认为问题在于我使用的是 ee.Image 而不是 ee.ImageCollection。我知道如何解决这个问题吗？这里的代码：上面这张图片中我们可以看到filterbounds函数的作用对象是影像集合而不是影像，所以我们作用的对象发生了 错误 。 今日分享： Google Ear th Engine （ GEE ）填补缺失影像之前在做月合成NDVI的过程中，发现如果研究区较大时，一个月的影像覆盖不了整个研究区，就会有缺失的地方，还有就是去云之后，有云量的地区变成空值。例如：所以今天来用一种插值的 方法 ，来填补缺失的影像，以NDVI为例。主要实现原理其实就是用前后两个月的NDVI的均值进行填补01— GEE 部分实现代码选择研究区var roi = ee.F... 本文主要是利用Landsat5和8去填充Landsat7造成的条带色差的问题,本文的整体思路就是奖原有的Landsat7条带去除，然后进行分析，最后分别计算Landsat5 和8影像进行填充，最后叠加填充后的效果是可以的 focalMin(radius, kernelType, units, iterations, kernel) 使用命名的或自定义的内核，对图像的每个波段应用形态学还原（）过滤器。 th is:image (图像)。 要应用这些操作的图像。 radius (Float, def 同样在上一篇当中我们运用到了前后影像的插值修补 方法 进行了哨兵数据的NDVI空缺补差，这一次我们将利用该技术弥补人口的缺口 该技术的另一个有用应用是在缺失的时间间隔内生成数据。我们将采用GHSL：2000 年和 2015 年的全球人类住区层人口网格，并对其进行插值以创建 2005 年和 2010 年的人口网格。下图显示了我们试图实现的结果。 让我们先看看结果 var sichuan = ee.FeatureCollection("users/lcljv1066965/test/sichuan"), l8 = ee.ImageCollectio.. 本研究以尤卡坦半岛海岸线50公里范围内1993年至2021年的NDWI和MNDWI作为 GEE 平台的研究对象，以Landsat TOA（大气顶部反射率）和SR（表面反射率）图像为研究数据，重建具有色差的镶嵌区域。利用随机森林算法对参考影像和待 修复 影像的DN（数字编号）值和概率分布进行独立分类和统计，并将参考影像的分类结果以直方图匹配的方式映射到待 修复 影像的区域。概念说明：Studyarea是你选择的研究区域，target是要 修复 的研究区域，reference是你要参考的修正目标的研究区域。   本文主要对 GEE 中栅格图像的地理配准（空间坐标位置校正）操作加以介绍。本文是 谷歌地球 引擎（ Google Ear th Engine ， GEE ）系列教学文章的第十四篇，更多 GEE 文章请参考专栏： GEE 学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。   在之前的博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/118970315）中，我们介绍了基于EN GEE 报错Tile error: Error in map(ID=198102T01):Element.copyProperties: Th e source parameter is require 加载影像出现 错误 ：这里需要选择输入的对象是一个波段，而不是影像集合，所以我们加载影像不能进行多波段加载，只能进行单景影像的加载，这里我们的 错误 就是从这个方面下手。这里的问题是我们需要裁剪影像，否则无法获取单波段的slope和aspect，因为我们无法对影像集合进行坡度和坡向操作。看下面函数就知道了。 为什么我不能使用简单的数学？ee.Image("image") * 2 在 EE 中，您不应混合使用服务器端和客户端对象或操作。对 EE 对象的所有操作都在服务器端执行。任何客户端计算都不会执行您希望它们执行的操作。请参阅此页面了解更多详情。 如何使用for循环或语句？if/else Ear th Engine 编程是使用函数式语言完成的，因此循环和条件操作应使用等效概念（如map或 ）来表示filter。请参阅此页面了解更多详情。