GEE训练——如何实现单景影像边界的提取以sentinel和Landsat数据为例（栅格转矢量）
本教程的主要目的是如何实现单景影像边界的提取以sentinel和Landsat数据为例，很多人是项通过GEE来实现单景影像的获取过程，所以这里最重要的就是首先根据点确定影像的范围，或者根据指定的单景影像的编号来获取指定的单景影像，然后将其矢量化即可。
简介
在Google Earth Engine (GEE) 中，可以使用 Sentinel和Landsat的数据来提取单景影像的边界。以下是一种基本的实现方法：
- 导入影像数据 你可以使用GEE的图像集合 (ImageCollection) 来导入Sentinel和Landsat的数据。导入Sentinel-2数据，选择单个影像 从图像集合中选择一个单独的影像进行边界提取。你可以使用GEE提供的函数 (例如.limit、.first、.filterMetadata) 来选择单个影像。
- 提取边界 使用GEE的边界函数用geometry来实现矢量化来提取单景影像的边界。可视化结果 可以使用GEE提供的可视化函数 (例如.Map.addLayer) 将提取的边界可视化在地图上。以下是可视化Sentinel-2影像边界的示例代码：
矢量转栅格
栅格转矢量的一般流程：
1. 导入栅格数据：使用GEE的图像集合或图像对象来导入栅格数据（例如Sentinel-2或Landsat）。
2. 进行预处理（可选）：根据需要对栅格数据进行预处理，如云掩膜、裁剪区域等。
3. 设置阈值：将栅格数据转换为二值图像，通过设置阈值将感兴趣的像素值设为1，其他像素值设为0。可以根据栅格数据的特点和需求来选择合适的阈值。
4. 进行形态学操作（可选）：根据需要，可以对二值图像进行形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算或闭运算，