用JS实现移动的窗口

以下是基于GEE进行移动窗口主成分分析的JavaScript代码实现： ```JavaScript // 导入数据集 var img = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(geometry) .filterDate('2018-01-01', '2018-12-31') .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']); // 定义移动窗口大小和步长 var kernelSize = 9; var stride = 1; // 定义主成分分析函数 var applyPCA = function(image) { // 将像素值转化为一维数组 var arrayImage = image.toArray(); // 执行主成分分析 var pca = ee.PCA({components: 6}).analyze(arrayImage); // 将主成分分析结果转化为图像 var pcaImage = pca.encodePixels(arrayImage).reshape(image.shape()); // 返回主成分分析结果 return pcaImage; }; // 执行移动窗口主成分分析 var pcaImg = img.map(function(image) { // 定义滑动窗口 var kernel = ee.Kernel.square({ radius: kernelSize / 2, units: 'pixels' }); // 应用移动窗口主成分分析函数 var pcaImage = image.convolve(kernel).convolve(kernel.transpose()) .select([0, 1, 2, 3, 4, 5], ['band1', 'band2', 'band3', 'band4', 'band5', 'band6']) .map(applyPCA); // 返回结果 return pcaImage; }); // 可视化主成分分析结果 Map.addLayer(pcaImg, {}, 'PCA Image'); ``` 以上代码中，首先导入了LANDSAT 8的一组图像数据集，并筛选出了感兴趣区域内的数据。然后定义了移动窗口大小和步长，并定义了一个执行主成分分析的函数。接着，应用滑动窗口和主成分分析函数执行移动窗口主成分分析，并将结果可视化。