首先，打开Google Earth Engine，在搜索栏中输入landsat 8。
我们以Landsat 8 Collection 1 Tier 1的大气表观反射率TOA Reflectance产品为例，进行本次介绍。
关于Landsat不同Tier产品的区别，大家可以参考如下介绍：
弹出的界面可以查看该数据的具体信息，确认无误后我们选择“IMPORT”。
可以看到，在代码界面已经出现了该产品的导入信息。在这里需要注意，导入的Landsat产品是全球所有景、长时间序列的遥感影像组合；即其并不是单独的一张或一层，而是多张、多层的（这里一张指的是一景，一层指的是一个时间点的全部遥感影像）。
可以双击改产品变量名称从而对其加以重命名。
本文中将其修改为“landsat_8”这一名称。
随后，输入如下代码：
var landsat_8_mon=landsat_8.filterDate('2020-4-1','2020-4-30').mean(); print(landsat_8_mon); Map.addLayer(landsat_8_mon);
其中，第一行代码表示在landsat_8数据集中首先基于.filterDate()函数对数据加以时间筛选（筛选范围为'2020-4-1'到'2020-4-30'）；其后的.mean()表示对所筛选出来的多层（也就是多个时间段的遥感影像，因为我们这里是一个月的时间范围）进行反射率取平均，从而使得处理后的landsat_8_mon是全球区域、2020年04月单月平均的反射率数值。
第二行代码表示将landsat_8_mon信息打印在“Console”中。
第三行代码表示将landsat_8_mon显示在地图中。
从下图可以看到，按下“Run”运行代码后，可以在“Console”中看到得到的landsat_8_mon信息，同时也可以在地图中看到landsat_8_mon的实际影像。
在地图右上角的“Layers”中，我们可以对影像显示的波段组合、数值范围、拉伸、透明度等加以调整。
其中，Landsat 8的波段色彩组合方式如下，大家可以依据实际情况加以选择。
设置完毕后，点击“Apply”。
此外，通过设置Gamma数值，可以使得色彩的亮度加以改变。
上面我们导入的是多波段的遥感影像数据，接下来我们再以一个单波段数据为例进行导入与显示操作。
在搜索框中，输入GMTED，选择所出现的GMTED2010数据。
输入代码：
Map.addLayer(dem,{},'DEM');
在这里，代码中的{}表示将.addLayer()函数中的visParams参数跳过，而将图层的名称修改为'DEM'，如下所示。
对于单波段图像数据，我们可以通过“Palette”选项对其颜色加以配置。
