这里我们需要使用eemont中的maskClouds、spectralIndices和scaleAndOffset的函数来进行快速的进行数据预处理和主要的指数选择，简化了很多代码。

简介

EVI（Enhanced Vegetation Index）和NDSI（Normalized Difference Snow Index）是遥感影像处理中常用的两个指数。它们都是基于不同波段的反射率差异来评估地表覆盖特征的指数，可以用于植被和雪深度的监测。

首先，介绍EVI指数。EVI指数是由美国宇航局（NASA）提出的，旨在克服NDVI指数（Normalized Difference Vegetation Index）的局限性。EVI结合了蓝光、红光和近红外波段的反射率，可以更准确地评估植被的状况和生长状况。EVI的计算公式如下：

EVI = G * (NIR - Red) / (NIR + C1 * Red - C2 * Blue + L)

其中，NIR代表近红外波段的反射率，Red代表红光波段的反射率，Blue代表蓝光波段的反射率，G、C1、C2和L都是校正参数。

EVI具有几个优点。首先，EVI能够降低大气散射和光谱交叉影响，使得植被信息更加准确。其次，EVI能够在高植被遮盖下保持线性响应，适用于各种植被类型的监测。最后，EVI适用于云覆盖较高的地区，不会受到云覆盖的干扰。

接下来，介绍NDSI指数。NDSI指数是用来评估雪深度和雪覆盖程度的指数。由于雪对可见光和近红外波段的反射率较高，而对短波红外和热红外波段的反射率较低，因此可以通过波段之间的反射率差异来评估雪深度。NDSI的计算公式如下：

NDSI = (Green