Google Earth Engine（GEE）——Landsat 8 图像的 SWIR1 和 SWIR2 波段的linearRegression进行分析一元线性回归计算截距和斜率

linearFit这里应用了与上一节相同的分析，只是这次使用了ee.Reducer.linearRegression函数。请注意，回归图像由三个单独的图像构成：一个常量图像和代表来自同一 Landsat 8 图像的 SWIR1 和 SWIR2 波段的图像。请记住，你可以组合任何一组波段来构造输入图像以减少区域ee.Reducer.linearRegression，它们不必属于同一源图像。

再重复说一下函数吧：

polynomial(coefficients)

使用给定系数计算每个像素的多项式。多项式计算

Compute a polynomial at each pixel using the given coefficients.

Arguments:

this:image (Image):

The input image.

coefficients (List):

The polynomial coefficients in increasing order of degree starting with the constant term.

Returns: Image

ee.Image.cat(var_args)

将给定的图像连接在一起成为单个图像。本案例是将三个单波段图像链接在一起

Concatenate the given images to