之前我以为这个问题是因为研究区很大，会导致影像的自动分片分区，当下载的单个文件超过一定的大小时候，就会产生如下图这样的分区文件并且自动编号，但是这如果研究区小，出现如此多的文件，主要的问题就是没有将影像在一起用mosaic在一起。
原有的下载数据用到的是max（），所以数据就是提取像元的最大值，所以下载的数据再arcgis中就是最大的值。
最后修改后：
代码：
var table = ee.FeatureCollection("users/bqt2000204051/beijing"); var roi = table; //landsat 8 function NDVI_landsat_8(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']); return image.addBands(ndvi.rename('NDVI')); } var imageCollection = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR").select(['B5', 'B4']) for(var i=2019;i<=2020;i++){ for(var j=1;j<=12;j++){ var data_collection = imageCollection.filter(ee.Filter.calendarRange(j, j,'month')) .filter(ee.Filter.calendarRange(i, i, 'year')) .map(function(img) { return img.set('year', img.date().get('year')); }).map(NDVI_landsat_8).filterBounds(roi); var HY_collection = data_collection.qualityMosaic('NDVI').clip(roi); print(data_collection,i+"_year_"+j+"_month"); Map.addLayer(HY_collection,{},i+'-'+j); Export.image.toDrive({ image: HY_collection.int8(), description: i+'-'+j, crs: "EPSG:32649", scale: 30, region: roi, maxPixels: 1e13, folder: 'ShanXi' }) } } Map.addLayer(roi,{},'hengyang Boundary');
