湿地地物具有显著的时间变化特征，因此开展湿地分类研究需要充分挖掘其时间序列信息。为此，我系统梳理了相关时序分析方法，并将核心处理流程封装为可调用的API接口。时间序列合成与时序线性插值哨兵影像虽然通过星座组网和倾斜观测技术可实现5天重访周期，但GEE平台提供的数据仍难以满足基于旬、周尺度的物候监测需求，因此需要进行多时间间隔的影像序列合成。这里用的是时序线性插值来填补缺失数据：其中与分别表示待插值影像前后最近的影像，、和分别对应前后影像和待插值影像的时间戳。封装的函数为S1SeriesComposite和S2SeriesComposite，对应哨兵1与哨兵2影像。此外，还添加了常用遥感指数/波段组合方式：S2：哨兵2原有波段B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B8A、B9、B10、B11、B12NDVI：归一化差分植被指数NDWI：归一化差分水体指数MNDWI：改进归一化差异水体指数LSWI：陆表水体指数S1_GRD：VV：VV极化VH：VH极化angle：入射角VV_over_VH：VV与VH的比值VV_minus_VH：VV与VH的差值S1SeriesComposite参数roi：ee.FeatureCo