SG滤波（Savitzky-Golay滤波）是一种数字信号处理滤波方法，适用于平滑离散数据并减少噪声。它采用局部多项式拟合，对每个数据点进行加权平均，并使用该平均值作为该点的滤波结果。SG滤波适用于多种应用，例如图像处理、化学分析和生物医学信号处理。它在平滑数据和处理噪声方面具有良好的性能，特别是在中等滤波器长度的情况下。
谐波方法滤波（Harmonics method filtering）是一种对信号进行滤波的方法，它是在傅里叶变换的基础上实现的。它通过在频域中将带通滤波器的幅度响应乘上一个窗函数来达到滤波的目的。这个窗函数通常为矩形窗，而其傅里叶变换为sinc函数。在通过乘上窗函数实现滤波后，再将处理后的信号进行傅里叶反变换，就可以得到时间域上的信号。谐波方法滤波可以减小信号的谐波干扰，有效的提高信号的质量。
最终结果：
代码：
Map.addLayer(aoi,{'color':'grey'},'qtp') Map.centerObject(test,8) var p1 = ee.Geometry.Point([99.88486468173686,37.602142680663455]) var p2 = ee.Geometry.Point([102.88721188708145,33.16598912780615]) var p3 = ee.Geometry.Point([100.51416501208145,31.382639252540454]) var p4 =
