很多时候我们要使用在线的矢量边界作为研究区，遮掩更可以不用上传矢量边界来进行分析，当然有些时候GEE上提供的边界并不一定是我国颁布的范围，所以一定要以国家规范的矢量边界为准
使用在线的世界矢量边界作为研究区，如何调用？
LSIB 2017: Large Scale International Boundary Polygons, Simplified
美国地理学家办公室提供大尺度国际边界（LSIB）数据集。详细版本（2013年）来自另外两个数据集：LSIB线矢量文件和国家地理空间情报局（NGA）的世界矢量海岸线（WVS）。内部边界反映了美国政府关于边界、边界争端和主权的政策。外部边界来自于WVS；然而，WVS的海岸线数据已经过时，一般在几百米到一公里以上的范围内变动。每个特征是由内部边界和外部海岸线（如适用）所围成的多边形区域，许多国家由多个特征组成，每个不相连的区域一个。
与详细的LSIB相比，在这个简化的数据集中，每个国家的一些互不相干的区域被减少为一个特征。此外，它还排除了中型和小型岛屿。由此产生的简化边界线与详细的LSIB线相比，很少有超过100米的偏移。312个特征中的每一个都是这个数据集中描述的284个国家中的一个国家的几何形状的一部分。
Dataset Availability
2017-03-30T00:00:00 - 2017-03-30T00:00:00
Dataset Provider
United States Department of State, Office of the Geographer
Collection Snippet
ee.FeatureCollection("USDOS/LSIB_SIMPLE/2017")
波段 ：这里有四个波段可供我们筛选影像
| Name | Type | Description |
| abbreviati | String | Country abbreviation |
| country_co | String | [Two-letter FIPS country code]可以去官网查询国家的缩写两个字符的(https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_FIPS_country_codes) |
| country_na | String | US-recognized country name |
| wld_rgn | String | Continental region, e.g. South America |
去网站截取了部分简短的代码：
FeatureView ID
USDOS/LSIB_SIMPLE/2017_FeatureView
Ingestion parameters
| Thinning option | Value |
| Max features per tile | 250 |
| Thinning strategy | Higher density |
sourceVersion
2019-08-26T20:10:54.549599Z
代码：
var dataset = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017'); var styleParams = { fillColor: 'b5ffb4', color: '00909F', width: 3.0, }; var countries = dataset.style(styleParams); Map.setCenter(16.35, 48.83, 4); Map.addLayer(countries, {}, 'USDOS/LSIB_SIMPLE/2017');
FeatureView Snippet
ui.Map.FeatureViewLayer("USDOS/LSIB_SIMPLE/2017_FeatureView")
代码：
var fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017_FeatureView'); var visParams = { color: '00909F', fillColor: 'b5ffb4', width: 3, opacity: 1 }; fvLayer.setVisParams(visParams); fvLayer.setName('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017'); Map.setCenter(16.35, 48.83, 4); Map.add(fvLayer);
用不同波段去加载国家：
var countries = dataset.style(styleParams); Map.setCenter(16.35, 48.83, 4); Map.addLayer(countries, {}, 'USDOS/LSIB_SIMPLE/2017'); var dataset = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017').select("abbreviati"); var ROI = dataset.filter(ee.Filter.eq('abbreviati','US')) Map.addLayer(ROI) var dataset = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017').select("country_co"); var ROI1 = dataset.filter(ee.Filter.eq('country_co','US')) Map.addLayer(ROI1) var dataset = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017').select("country_na"); var ROI2 = dataset.filter(ee.Filter.eq('country_na','Russia')) Map.addLayer(ROI2) var dataset = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017').select("wld_rgn"); var ROI3 = dataset.filter(ee.Filter.eq('wld_rgn','South America')) Map.addLayer(ROI3)
