GEE|求NDVI改进版

上午为了能只筛选出TPP列的影像，费了好大劲看json转string和object的equal，其实只需要.filter(ee.Filter.eq('MGRS_TILE', "44TPP"));就够了。
把TPP的影像导出又发现实在太大了，每个影像100多M，于是决定导出NDVI，因为是单波段的。
于是重新修改了下求NDVI并导出的代码，更加简洁而且不会被月份限制住了，只要有好的影像都可以求NDVI并下载。

var batch = require('users/fitoprincipe/geetools:batch');

var imageCollection = s2_col.filterDate('2021-05-01', '2021-10-01')
                    .filterBounds(roi)
                    .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 10))
                    .filter(ee.Filter.eq('MGRS_TILE', "44TPP"));
                    
var s2_ndvi = function(image) {
    
 return image.addBands(image.normalizedDifference(["B8", "B4"]).rename("NDVI"));
};

var ndvi = imageCollection.map(s2_ndvi).select("NDVI");

var imageList = ndvi.toList(imageCollection.size());
var imageListSize = imageList.size().getInfo();

print(imageList);
print(imageListSize);

// var visParams = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'],min: 0,max: 3000,gamma: 1.4,};
var visParam = {
    min: 0, max: 1, palette: ['2892c7', 'a0c29b', 'fafa64', 'fa8d34', 'e81014']};

for(var i=0;i<imageListSize;i++){
    
  var image = ee.Image(imageList.get(i));
  var ndvi_clip = image.clip(roi);
  Map.addLayer(ndvi_clip, visParam, image.get("system:index").getInfo());
}

Map.centerObject(roi,9); 
Map.addLayer(roi,{
    color:'FFFF00'}); 


batch.Download.ImageCollection.toDrive(ndvi,"agesx_ndvi", {
    
  scale: 10,
  crs: "EPSG:4536",
  region: roi,
  maxPixels:1e13
})