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GEE中内置了计算相关系数的函数，可以分析两个变量之间的相关性，比如要分析两个波段之间的相关性，主要用到ee.Reducer.pearsonsCorrelation()函数。

ee.Reducer.pearsonsCorrelation()
内容：创建一个双输入归约器，用于计算 Pearson 的积矩相关系数和相关性 = 0 的 2 边 p 值检验。
无输入值，返回为Reducer.
以计算长时间序列NPP与NDVI之间的相关系数为例：

// NPP
var npp = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD17A3H').filterDate('2000-01-01', '2020-12-31').select('Npp');// NDVI
var ndvi = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A1').filterDate('2000-01-01', '2020-12-31').select('NDVI');// China
var china = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017').filter(ee.Filter.eq('country_na', 'China'));// 计算每年的平均NPP
var annualNPP = ee.ImageCollection(ee.List.sequence(2000, 2020).map(function(year) {year = ee.Number(year);var yearlyNPP = npp.filter(ee.Filter.calendarRange(year, year, 'year')).mean().set('year', year);return yearlyNPP;})
);// 计算每年的平均NDVI
var annualNDVI = ee.ImageCollection(ee.List.sequence(2000, 2020).map(function(year) {year = ee.Number(year);var yearlyNDVI = ndvi.filter(ee.Filter.calendarRange(year, year, 'year')).mean().set('year', year);return yearlyNDVI;})
);// 合并NPP和NDVI数据
var combined = annualNPP.map(function(nppImage) {var year = ee.Number(nppImage.get('year'));var ndviImage = annualNDVI.filter(ee.Filter.eq('year', year)).first();return nppImage.addBands(ndviImage);
});// 计算相关系数
var correlation = combined.reduce(ee.Reducer.pearsonsCorrelation());print('Correlation between NPP and NDVI:', correlation);// 可视化相关系数
Map.addLayer(correlation, {min: -1, max: 1}, 'Correlation');

计算相关系数的主要为var corr1=collection.select(‘NDVI’,‘EVI’) .reduce(ee.Reducer.pearsonsCorrelation());，输出包括相关系数和p值。