因此，根据Sentinel 5 P图像集，我创建了3年的3个不同图像（2019年、2020年和2021年的平均值）。然后，我使用几何图形裁剪这3张图像，然后再次生成3张图像。现在，我想将这3张图像合并为一张图像，以便在从该合并图像提取数据时，我能够获得3年的数据（2019年、2020年、2021年）。我尝试过这种方法--

var simpleJoin = ee.Join.simple();
var mod1join = ee.ImageCollection(simpleJoin.apply(img1clip, img2clip, img3clip));
Map.addLayer(mod1join, band_viz);

但是在加载图层时，它给了我一个错误-
层1：层错误：联接。应用，参数“次要”：类型无效。类型应为：特征集合。实际类型：图像〈[SO2色谱柱编号密度]〉。
我试着搜索这个错误，但没有找到任何解决方案。什么将是解决方案，以合并3个图像的不同年份，保持数据的那些特定年份以及？
下面我附上我所做的和尝试的代码-

var img1 = ee.ImageCollection(imageCollection
.select('SO2_column_number_density')
.filterBounds(geometry)
.filterDate('2019-01-01', '2019-12-31'))
//remove the negative values from the band
//.map(function(image){return image.updateMask(image.gte(0))});
print('no. of img1', img1.size());
var img2 = ee.ImageCollection(imageCollection
.select('SO2_column_number_density')
.filterBounds(geometry)
.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31'))
print('no. of img2', img2.size());
var img3 = ee.ImageCollection(imageCollection
.select('SO2_column_number_density')
.filterBounds(geometry)
.filterDate('2021-01-01', '2021-12-31'))
print('no. of img3', img3.size());
var band_viz = {
  min: 0.0,
  max: 0.0005,
  palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red']
};
var img1map = img1.mean();
var img2map = img2.mean();
var img3map = img3.mean();

//Map.addLayer (SP5map, band_viz);
var img1clip = img1map.clip(geometry);
var img2clip = img2map.clip(geometry);
var img3clip = img3map.clip(geometry);

//print(img1clip);

var simpleJoin = ee.Join.simple();
var mod1join = ee.ImageCollection(simpleJoin.apply(img1clip, img2clip, img3clip));
Map.addLayer(mod1join, band_viz);

仅供参考：所有3个剪切图像仅包含1个条带。