一，导入方法

1.自己绘制地区（下面均会贴代码的!）

2.运用经纬度选择研究区

var roi = ee.Geometry.Rectangle(116,38,118,40);
Map.addLayer(roi, {'color':'green'}, "SD")
Map.centerObject(roi, 7);

3.自己导入.shp矢量数据

如果有不懂的函数咋用的的，可以看这个博主哦，我也是一步一步学了，可以西安学一下基础知识，在上手练习具体的操作实例。

https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzU1OTI4NzIzNg==&action=getalbum&album_id=2578530368803356675&scene=173&from_msgid=2247484636&from_itemidx=1&count=3&nolastread=1#wechat_redirect

https://www.bilibili.com/video/BV13M4y1H7HY/?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=d582f273a1efcb8a57b6bade9e5ef400&p=9

下面就是具体代码啦，请欣赏：（上面自己导入的复制不上，笑死了，就只有这一丢丢）

Map.addLayer(table, {'color':'green'}, "SD")
Map.centerObject(table, 7);

二，数据集筛选

打开GEE数据目录，可查找自己需要的数据，我们以哨兵为例

网址：https://developers.google.com/earth-engine/datasets

但我不太清楚影像为啥会多出来一块区域，和选择的不太匹配，还希望有了解的小伙伴评论区告知一下，谢谢

下面附上我的代码

网页版：https://code.earthengine.google.com/a0de39b037373136e2974a359e85c800

/**
 * Function to mask clouds using the Sentinel-2 QA band
 * @param {ee.Image} image Sentinel-2 image
 * @return {ee.Image} cloud masked Sentinel-2 image
 */
function maskS2clouds(image) {
  var qa = image.select('QA60');

  // Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively.
  var cloudBitMask = 1 << 10;
  var cirrusBitMask = 1 << 11;

  // Both flags should be set to zero, indicating clear conditions.
  var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)
      .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));

  return image.updateMask(mask).divide(10000);
}

var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED').filterBounds(table3)
                  .filterDate('2020-01-01', '2020-01-30')
                  // Pre-filter to get less cloudy granules.
                  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',20))
                  .map(maskS2clouds);

var visualization = {
  min: 0.0,
  max: 0.3,
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
};

Map.centerObject(table3, 7);

Map.addLayer(dataset.mean(), visualization, 'RGB');