GEE Landsat4波段无法匹配问题

利用GEE 中的Landsat4进行岸线提取
遇到以下错误：
All Water: Layer error: Image.select: Pattern 'nir' did not match any bands.
Land-Water Boundary (Vector): Layer error: Image.select: Pattern 'swir1' did not match any bands.
Land-Water Boundary (Raster): Layer error: Image.select: Pattern 'nir' did not match any bands.
Coastline (Vector): Layer error: Image.select: Pattern 'swir2' did not match any bands.

以下是我的部分代码：

```javascript
var startDate = ee.Date('1982-01-01');
var endDate = startDate.advance(12, 'month');

var exportResolutionMeters = 10;//10m is the best,5m is not better

var waterbodySizeMeters = 2000;
var islandSizeMeters = 1000;



var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT04/C02/T1_L2')
  .filter(ee.Filter.date(startDate, endDate))
  .filter(ee.Filter.bounds(geometry))
  .filter(ee.Filter.lte('CLOUD_COVER',10));//云量设置


function maskL457sr(image) {
 
  var qaMask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0);
  var saturationMask = image.select('QA_RADSAT').eq(0);

 
  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
  var thermalBand = image.select('ST_B6').multiply(0.00341802).add(149.0);

  return image.addBands(opticalBands, null, true)
      .addBands(thermalBand, null, true)
      .updateMask(qaMask)
      .updateMask(saturationMask);
}

var collection = collection.map(maskL457sr);//得到云遮罩后的imagecollection


var collection = collection.select(
  ['SR_B1', 'SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B7'],
  ['blue',  'green', 'red',   'nir',   'swir1', 'swir2']
);

```

【以下回答由 GPT 生成】

问题的核心是在使用GEE中的Landsat 4数据进行岸线提取时，出现了无法匹配波段的错误。从错误信息中可以看出，不存在与'blue', 'green', 'red', 'nir', 'swir1'和'swir2'这些波段名称相匹配的波段。为了解决这个问题，需要做以下更改：

1. 波段名称匹配问题: Landsat 4和Landsat 8具有不同的波段命名约定。在Landsat 4中，'nir'波段对应的是Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)的波段。在Landsat 4中，使用的是Landsat Surface Reflectance数据集，其中没有提供NDVI和SWIR2波段。因此，需要更改代码中的波段名称，使用相应的Landsat 4波段名称进行替换。下面是修改后的代码片段：

var collection = collection.select(
  ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B7'],  // 使用正确的Landsat 4波段名称
  ['blue', 'green', 'red', 'nir', 'SWIR1', 'SWIR2']  // 更新的波段名称
);

1. 岸线提取准确性优化: 对于岸线提取的准确性优化，可以考虑以下建议和方法：

2. 使用高云量过滤（如上述代码中的CLOUD_COVER）或多时相合成来减少云影的影响。

3. 进行影像预处理，如大气校正和地表温度校正，以减少大气和温度的影响。
4. 结合地理空间分析和机器学习方法，使用其他特征和算法来提高岸线提取的准确性，如计算水体指数（如NDWI、MNDWI），应用阈值判定或基于对象的图像分类方法等。

以上是问题的解决方案和建议。如果还有其他问题，请随时提问。如果没有其他问题，请告诉我是否有其他帮助需求。