本文主要是介绍Google Earth Engine中的mean()与median()：何时使用哪一种？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
引言：
在使用Google Earth Engine（GEE）进行数据分析和影像处理时，我们经常会遇到需要对影像进行聚合的情况。而在GEE中，mean()和median()是两个常用的聚合函数。但是，什么时候使用mean()，什么时候使用median()呢？这篇文章将为您详细解答。
mean()与median()的定义：
在GEE中，mean()函数通过计算所有匹配波段堆栈中每个像素的所有值的平均值来减少图像集合，而median()函数则是通过计算中位数来减少图像集合。
何时使用mean()？
mean()适用于数据分布相对均匀，且没有太多异常值的情况。例如，当我们处理网格数据（如降水数据）时，由于这类数据通常不会受到异常值（如云或云阴影）的影响，因此使用mean()是合适的。
在降水数据集中，每个像素的值代表该地区的平均降水量。由于降水数据通常比较均匀，且异常值较少，因此使用mean()能够更准确地反映整个区域的平均降水情况。
何时使用median()？
相比之下，median()更适用于存在异常值的数据集。在光学遥感数据中，如云、云阴影等异常值经常会影响数据的准确性。在这种情况下，使用中位数聚合可以更有效地排除这些异常值的影响。
以Landsat 8数据为例，由于图像中可能存在云或云阴影等异常值，使用median()可以减少这些异常值对整体数据的影响，从而得到更准确的聚合结果。这也是为什么在处理光学遥感数据时，我们通常会选择使用中位数聚合的原因。
实验分析：
为了更直观地展示mean()和median()的差异，我们进行了以下实验：
- 使用Landsat 8数据，分别应用
mean()和median()进行聚合，并观察结果。实验结果显示，使用中位数聚合的图像受云和云阴影的影响较小，更能真实反映地表情况。 - 使用降水数据，分别应用
mean()和median()进行聚合。在这种情况下，两者差异不大，因为降水数据分布相对均匀，且异常值较少。
结论：
在选择使用mean()还是median()时，我们需要根据数据的特点来决定。如果数据中存在较多的异常值（如云、云阴影等），建议使用median()进行聚合；如果数据分布相对均匀且异常值较少（如降水数据），则可以使用mean()进行聚合。通过合理选择聚合函数，我们可以得到更准确、更有意义的分析结果。
这篇关于Google Earth Engine中的mean()与median()：何时使用哪一种？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
