在AI Earth中，裁剪图像集合以提取特定区域通常涉及到两个步骤：定义区域边界和执行裁剪操作。

1. 定义区域边界：首先，您需要定义要裁剪的区域的边界。这通常是通过创建一个表示该区域的几何对象（如多边形）来完成的。

2. 执行裁剪操作：接下来，您可以使用该几何对象对图像集合进行裁剪，以便仅保留与该区域相交的图像。

如果您发现不调用mean函数就无法裁剪出四川区域，可能的原因包括：

• 函数限制：某些平台或库可能有特定的函数或方法用于执行裁剪操作。在这种情况下，mean函数可能是AI Earth平台提供的一种特定方法，用于计算图像集合的均值并同时执行裁剪操作。

• 数据类型问题：裁剪操作通常要求输入的图像集合具有特定的数据类型。如果图像集合的数据类型不符合裁剪操作的要求，可能需要先将其转换为合适的数据类型，例如通过计算均值。

• 平台限制：AI Earth平台可能有其自身的限制和规定，只有在满足特定条件时才能执行裁剪操作。这可能是为了确保数据的准确性或避免不必要的计算。

在AI Earth中，裁剪操作通常不会改变原始数据的真实数值含义，它只是保留了感兴趣区域的数据，并去除了超出裁剪范围的数据。如果您在不调用mean（平均）函数的情况下无法裁剪出四川区域，可能的原因包括：

1. 数据处理流程：在AI Earth中进行遥感影像处理时，可能需要遵循特定的数据处理流程。例如，先进行波段合成或指数计算，然后才能进行有效的裁剪。
2. 平台限制：AI Earth平台可能有其特定的操作限制或者步骤要求，特别是在使用某些工具或功能时。
3. 数据访问权限：有时候，数据的访问和使用可能受到限制，需要特定的权限或者符合特定条件才能进行操作。

综上所述，您遇到的问题可能是由于AI Earth平台的特定操作流程或者数据处理机制导致的。为了解决这个问题，建议您检查您的数据处理流程是否符合平台的要求，或者尝试使用其他方法来实现您的目标。如果问题依旧存在，建议联系AI Earth的技术支持获取帮助。

如果要裁剪出四川，可以每景单独裁剪，然后组装成ImageCollection。参考下面这个写法
import aie

aie.Authenticate()
aie.Initialize()

指定需要检索的区域

feature_collection = aie.FeatureCollection('China_Province') \
.filter(aie.Filter.eq('province', '四川省')).geometry()

指定检索数据集，可设置检索的空间和时间范围，以及属性过滤条件（如云量过滤等）

image_collection = aie.ImageCollection('MODIS_MOD17A2H_006') \
.filterDate('2018-10-01', '2018-10-31')

reduce运算，指定一个Reducer

reduce_image = image_collection.reduce(aie.Reducer.spearmansCorrelation())

corrleation = image_collection.select(['Gpp', 'PsnNet']) \
.reduce(aie.Reducer.spearmansCorrelation()).clip(feature_collection)

结果预览

map = aie.Map(
center=corrleation.getCenter(),
height=800,
zoom=8
)

vis_params = {
'bands': ['correlation'],
'min': -1,
'max': 1,
}

map.addLayer(
corrleation,
vis_params,
'correlation',
bounds=corrleation.getBounds()
)
map 此回答整理自钉群“AI Earth地球科学云平台交流群”

在处理卫星遥感影像时，可能需要先计算整个四川省区域内影像的平均云覆盖率，以此判断是否达到阈值，只有当云覆盖率低于某个值时，才继续进行四川区域的精确裁剪操作。