Javascript 重新分类和求和图像采集MODIS谷歌地球引擎

我试图在谷歌地球引擎中生成一个图像，但我无法用正确的方式编写它。其想法是选择一整年的所有MODIS-SNOW图像，对每幅图像进行迭代，并将其分为两类（如果阈值高于50，则为1；如果阈值低于50，则为0），然后将一年的所有图像相加，得到最终图像。在这幅图中，值365意味着每天的值都在50以上；同样的道理，值为零意味着一年中没有任何时候的值超过50

我编写的代码按日期（1年-2018年）迭代，选择了波段（NDSI_Snow_Cover），重新分类

var th1=Snow.gte（阈值）。重命名（'thres1'）

，并尝试将全年的波段相加

var palettes = require('users/gena/packages:palettes');
var palette = palettes.colorbrewer.RdYlGn[9];

var geometry = /* color: #d63000 */ee.Geometry.Polygon(
            [[[107.4876749263151, 43.53145035042672],
              [107.2899210200651, 40.74603425026213],
              [114.4530069575651, 40.56266845308453],
              [118.6717569575651, 42.72968876300252]]]);

var threshold = 50;

var snow = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD10A1');

var start = '2018-01-01'; var end = '2019-01-01'; 

    var mergedCollection = snow.filterBounds(geometry).filterDate(start, end).map(function(image) {
    return image.select(['NDSI_Snow_Cover'])
    })

   var mergedAllFunction = function(image) {
   var ndvi = image;

   var th1 = snow.gte(threshold).rename('thres1')

  
  var areaThres1 = ee.Number(th1.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.sum(),
    geometry: geometry, 
    scale: 500,   
    maxPixels: 1e9
  }).values().get(0));
  
   return image.addBands(snow).addBands(th1).set('area_sqm_th1', areaThres1);
   }

var useFunction = mergedCollection.map(mergedAllFunction);

print(useFunction)
Map.addLayer(useFunction,'','Test');