Google Earth Engine（GEE）——交叉相关/互相关ee.Algorithms.CrossCorrelation(以河北省ndwi和MNDWI为例)

关于交叉相关性的研究，这里GEE提供了一个函数就是关于两景影像的相关性的研究，本次实验通过NDWI和MNDWI进行分析，看两者的相关性如何，具体函数如下：

ee.Algorithms.CrossCorrelation(imageA, imageB, maxGap, windowSize, maxMaskedFrac)
提供两个（理论上）共同注册的图像之间的图像注册质量信息。输入是两幅具有相同带数的图像。该函数输出一个由四段信息组成的图像。前三个是距离：deltaX，deltaY，以及图像A中每个像素与图像B中具有最高相应相关系数的像素的欧氏距离。第四段是该像素的相关系数的值[-1 : +1]。

参数。
imageA（图像）。
第一幅图像，有N个波段。

imageB (图像)。
第二幅图像，必须有与imageA相同的频带数量。

maxGap（整数）。
一个像素在X或Y方向可以移动的最大距离。

windowSize (整数)。
要比较的窗口的大小。

maxMaskedFrac（浮点数，默认为0）。
相关窗口内允许被屏蔽的像素的最大比例。这个测试是在搜索区域内的每个偏移位置应用的。对于每个偏移，重叠的图像斑块被比较，并计算出一个相关的分数。如果这些重叠斑块中的任何一个斑块被遮蔽，那么这些斑块中的一个像素就被认为被遮蔽了。如果在搜索区域的任何一个位置测试失败，正在计算相关性的输出像素被认为是无效的，并将被屏蔽。

返回。图像

代码：