Landsat4/5/7 SR数据除云是我们进行波段计算必须要进行的一项工作，这样能更加准确的获取波段信息，所以我们今天来简单介绍除云。当然除云后会有空白板块的出现，这是在所难免的，至于影像色差如何取补，可以点击连接访问：
GEE（Google Earth Engine）消除影像色差——直方图匹配算法！_此星光明的博客-CSDN博客
自己对比看两张影像的差距
从QA波段中获取信息，并且把条件设置好：如果设置了云位（5）并且云置信度（7）高或者云阴影位被设置 (3)，那么它就是一个坏像素。去掉这些或者直接取反就行了。
var cloudMaskL457 = function(image) { var qa = image.select('pixel_qa'); // If the cloud bit (5) is set and the cloud confidence (7) is high // or the cloud shadow bit is set (3), then it's a bad pixel. var cloud = qa.bitwiseAnd(1 << 5) .and(qa.bitwiseAnd(1 << 7)) .or(qa.bitwiseAnd(1 << 3)) //删除所有波段中不出现的边缘像素 var mask2 = image.mask().reduce(ee.Reducer.min()); return image.updateMask(cloud.not()).updateMask(mask2); }; // 将函数映射到集合上并取中位数。 var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C01/T1_SR') .filterDate('2010-04-01', '2010-07-30') var composite = collection .map(cloudMaskL457) .median(); // Display the results in a cloudy place. Map.setCenter(-6.2622, 53.3473, 12); Map.addLayer(composite, {bands: ['B3', 'B2', 'B1'], min: 0, max: 3000});
