本教程使用了两种GEE中的算法完成了对一元线性回归的分析，也就是过去几十年间该区域的植被覆盖度是增加还是减少的趋势性分析。

本文先将每一年GEE上计算得到的FVC值导入到ASSETS中，然后，分别导入新的一个脚本中，然后分别给36年的影像添加事件波段，最后将36年影像按照装入到一个影像集合中就完了了我们要操作的数据。这里用到的函数：

ee.ImageCollection.fromImages(images)用于把单景影像合并为影像集合
返回包含给定图像的图像集合。

参数。
images（列表）。
要包含在集合中的图像。

返回。图像集合

metadata(property, name)
从一个元数据属性生成一个双倍类型的常量图像。这里添加波段中原有的时间属性作为新的时间波段

参数。
this:image（图像）。
要获取元数据的图像。

property（字符串）。
要取值的属性。

name（字符串，默认为空）。
输出带的名称。如果没有指定，它将与属性名称相同。

返回。图像

本文使用了GEE中的两个线性统计函数函数：

ee.Reducer.linearFit()

Returns a Reducer that computes the slope and offset for a (weighted) linear regression