在GEE中已经对图像进行了图像下载与拼接，真是很方便，省去我们下载与拼接的时间，那么要对某一个研究区域进行研究的话，不进行裁剪操作，数据量很大，运算时间也会很长。因此本文是运用矢量数据对栅格数据进行裁剪。话不多说，代码附上。

//选择需要裁剪的矢量数据 
var cc = ee.FeatureCollection("自己导入矢量数据的路径");
//去云处理 
function maskL8sr(image) {
  var cloudShadowBitMask = (1 << 3);
  var cloudsBitMask = (1 << 5);
  var qa = image.select('pixel_qa');
  var mask = qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0)
                 .and(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0));
  return image.updateMask(mask);
}
//选择栅格数据集 
var cc2019 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
                  .filterDate('2019-05-01', '2019-9-30')
                  .map(maskL8sr);
//对栅格数据取中值                   
var cc2019_median = cc2019.median();
// 进行裁剪
var cc2019_clipped = cc2019_median.clipToCollection(cc);
// 进行图像显示
Map.centerObject(cc)
Map.addLayer(cc,{color:'FFFF00'});
var visParams = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'],min: 0,max: 3000,gamma: 1.4,};
Map.addLayer(cc2019_clipped, visParams, 'clipped composite');

裁剪结果：