根据提供的文档标题、描述、标签以及部分内容，我们可以总结出以下关于如何在Google Earth Engine (GEE) 平台上实现提取多值到点的功能的关键知识点：
### 一、基础知识概述
#### 1. Google Earth Engine (GEE)简介
Google Earth Engine 是一个基于云的平台，用于存储、处理和分析大规模地理空间数据集。它提供了强大的计算能力以及广泛的数据集，使得用户能够在全球范围内进行地理空间数据分析。
#### 2. 点像元值提取
在地理空间分析中，经常需要获取特定地理位置（如点或区域）的遥感图像像元值。这些像元值可以是单个波段的值，也可以是多个波段的组合值。
### 二、提取多值到点的技术细节
#### 1. 准备数据
- **输入数据**：在这个例子中，我们使用的输入数据包括点形状文件（`table`）和时间序列遥感影像数据（`MOD13q1`，一种包含NDVI和EVI数据的产品）。
- **时间过滤**：通过 `filterDate()` 方法来选择特定时间范围内的影像数据。
#### 2. 函数定义
- **`varfill`函数**：此函数的主要目的是遍历遥感影像数据集中的每一张影像，并将它们在指定点或区域上的统计值提取出来。
- **影像提取**：使用 `reduceRegions()` 方法来获取指定点或区域的像元值。
- **日期格式化**：通过 `date().format()` 方法来获取影像的日期，并将其添加到每个特征对象中。
- **特征集合合并**：通过 `merge()` 方法来将提取的结果合并到一个特征集合中。
#### 3. 迭代过程
- 使用 `iterate()` 方法来遍历整个影像集合，对于集合中的每一项影像，调用 `varfill` 函数进行处理。
### 三、具体代码分析
```javascript
print(table)//这里是你的点shp文件或者多边形区域文件
var ndvi = MOD13q1.filterDate('2010-01-01', '2016-12-31')
.select(['NDVI', 'EVI']);
print('ndvi', ndvi);
var ft = ee.FeatureCollection(ee.List([]));
var fill = function(img, ini) {
var inift = ee.FeatureCollection(ini);
var ft2 = img.reduceRegions(shp, ee.Reducer.max(), 30);
var date = img.date().format('YYYY-MM-DD');
var ft3 = ft2.map(function(f) {
return f.set("date", date);
});
return inift.merge(ft3);
};
var result = ee.FeatureCollection(ee.ImageCollection(ndvi).iterate(fill, ft));
print('result', result);
Export.table.toDrive({
collection: result,
folder: 'wl',
description: '2016',
fileNamePrefix: '2016',
selectors: ['Id', 'date', 'NDVI', 'EVI']
});
```
- **`print(table)`**：打印点或区域文件，以便于确认数据是否正确加载。
- **影像过滤与选择**：通过 `filterDate()` 和 `select()` 方法来筛选时间范围内的影像，并选择需要的波段（NDVI 和 EVI）。
- **初始化特征集合**：创建一个空的特征集合。
- **定义填充函数**：
- **影像提取**：对每个影像应用 `reduceRegions()` 方法以提取点或区域的最大值。
- **日期格式化**：为每个特征添加日期属性。
- **特征集合合并**：将处理后的特征集合与初始集合合并。
- **迭代并执行填充函数**：遍历影像集合，对每个影像执行填充操作。
- **导出结果**：使用 `Export.table.toDrive()` 方法将结果导出到Google Drive中。
### 四、总结
本文档详细介绍了如何在Google Earth Engine平台上实现从遥感影像中提取点或多边形区域的像元值或统计值的方法。通过定义迭代函数并利用GEE的强大功能，我们可以高效地完成这一任务，并将结果导出以供进一步分析使用。这对于环境监测、资源管理等领域具有重要的实用价值。
