Google Earth Engine中map调用多参数函数的额外参数传递方法

Google Earth Engine（GEE）的ee.ImageCollection.map()接收的函数需要运行在GEE服务端上下文，原生JavaScript的bind是客户端语法，无法将本地定义的dry2014、wet2014（GEE服务端对象）正确传递到服务端执行逻辑中，因此调用不生效。
正确的实现方式采用高阶闭包函数封装参数，返回仅接收单张影像作为入参的函数供map调用即可：

// 定义高阶函数，先接收driest、wettest参数
function createMoistureCalculator(driest, wettest) {
  // 返回仅接受img参数的函数，符合map的入参要求
  return function(img) {
    var img = img.clip(table).select('VV')
    var sensitivity = wettest.subtract(driest); 
    var SMmax = 0.32; 
    var SMmin = 0.05;
    var calculateSSM = function (image){ 
      return image.addBands(((image.subtract(driest)).divide(sensitivity))
      .multiply(SMmax - SMmin).add(SMmin)); 
    }; 
    var ssm = calculateSSM(img);
    return ssm.select('VV_1').rename('moisture');
  }
}

// 调用时先传入干湿极值参数，得到计算函数后传给map
var moisture2014 = coll2014.map(createMoistureCalculator(dry2014, wet2014))

可以将极值计算逻辑内置到moisture函数中，只需要把待处理的影像集合作为入参传入即可，适合批量处理多时间段集合的场景：

// 内置极值计算的湿度集合处理函数，入参为待处理的S1影像集合
function calculateCollectionMoisture(collection) {
  // 内部计算当前集合的干湿极值
  var driest = collection.min();
  var wettest = collection.max();
  var SMmax = 0.32; 
  var SMmin = 0.05;
  
  // 单张影像的湿度计算逻辑
  function calcSingleImgMoisture(img) {
    var img = img.clip(table).select('VV');
    var sensitivity = wettest.subtract(driest); 
    var calculateSSM = function (image){ 
      return image.addBands(((image.subtract(driest)).divide(sensitivity))
      .multiply(SMmax - SMmin).add(SMmin)); 
    }; 
    var ssm = calculateSSM(img);
    return ssm.select('VV_1').rename('moisture');
  }
  
  // 返回处理完成的湿度影像集合
  return collection.map(calcSingleImgMoisture);
}

// 直接传入原始影像集合调用即可，无需提前计算极值
var moisture2014 = calculateCollectionMoisture(coll2014);

内容的提问来源于stack exchange，提问作者benedetta