modis数据的处理方法
modis 0级数据处理实例
modis 0级数据处理实例【最新版】目录一、MODIS 0 级数据处理的概念和意义二、MODIS 0 级数据处理的实例：基于 MOD09Q1 数据集合成 NDVI三、MODIS 0 级数据处理的工具和方法四、MODIS 0 级数据处理的经验和技巧五、MODIS 0 级数据处理的应用领域和价值正文一、MODIS 0 级数据处理的概念和意义MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是美国国家航空航天局（NASA）开发的一种中分辨率遥感成像光谱仪，用于获取地球表面的光学遥感数据。
MODIS 数据分为多个级别，其中 0 级数据是未经处理的原始数据，需要进行一系列的处理才能提取有用的信息。
MODIS 0 级数据处理是指对原始数据进行校正、定标、地理校正、大气校正等处理，以提高数据的质量和可用性。
二、MODIS 0 级数据处理的实例：基于 MOD09Q1 数据集合成 NDVIDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是常用的植被指数，用于反映植被的活力和生长状况。
MODIS 0 级数据处理可以利用MOD09Q1 数据集（分辨率为 8 天，250 米）来合成 NDVI。
具体的处理步骤包括：1.校正：对原始数据进行辐射校正和几何校正，以消除仪器误差和地理误差。
2.定标：利用星上定标数据和地面实测数据，对原始数据进行定标处理，以消除数据间的系统差异。
3.地理校正：对定标后的数据进行地理校正，以将数据投影到地球表面上。
4.大气校正：对地理校正后的数据进行大气校正，以消除大气影响，获取地表反射率。
5.合成 NDVI：根据地表反射率和红光、近红光波段的辐射亮度，计算并合成 NDVI。
三、MODIS 0 级数据处理的工具和方法MODIS 0 级数据处理可以使用多种工具和方法，如 MRT（MODIS Reprocessing Tool）和 HEG（HDF to GeoTIFF Conversion Tool）。
modis 按波段提取
modis 按波段提取摘要：一、MODIS简介二、波段提取方法1.数据下载2.波段选择3.数据处理与分析4.结果展示与评估三、实例演示四、注意事项五、总结与展望正文：一、MODIS简介MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光谱仪）是美国NASA发射的卫星传感器，搭载在Terra和Aqua两颗卫星上。
MODIS具有36个光谱波段，覆盖可见光、近红外和短波红外区域，为地球观测提供了丰富的信息。
二、波段提取方法1.数据下载首先，访问MODIS数据官方网站（https:///），根据需求选择相应的数据产品。
常用的数据产品有MOD13A2、MOD13A3等。
下载时，需要注意数据的时间范围、空间范围和分辨率。
2.波段选择MODIS共有36个波段，根据研究目的和应用场景，选择所需波段。
例如，对于植被监测，可以选择波段1（蓝光）、波段2（绿光）、波段3（红光）和波段4（近红外）等。
3.数据处理与分析数据下载和波段选择后，利用遥感图像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）对数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正、地理校正等。
接下来，根据波段特性进行波段组合和数据处理，如计算植被指数、水汽含量等。
4.结果展示与评估将处理后的数据以图像或表格形式展示，以便于分析和评估。
可以使用遥感图像可视化软件（如IDL、RasterIO等）进行图像显示和分析。
此外，可以利用统计方法（如相关性、显著性等）对波段提取结果进行评估。
三、实例演示以下以植被监测为例，展示波段提取过程：1.下载MODIS MOD13A2数据；2.选择波段1、2、3和4；3.使用ENVI进行预处理；4.计算植被指数（如NDVI、EVI等）；5.使用RasterIO展示植被指数图像。
四、注意事项1.确保数据质量和完整性；2.根据研究目的选择合适波段；3.合理预处理和数据处理；4.评估结果的准确性和实用性。
modis数据格式及使用方法
modis数据格式及使用方法MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）合作开发的一款卫星遥感仪器，用于获取地球表面的多光谱影像和辐射数据。
MODIS数据的格式和使用方法对于遥感研究和环境监测具有重要意义。
MODIS数据的格式主要有两种：HDF-EOS（Hierarchical Data Format-Earth Observing System）和GeoTIFF（Georeferenced Tagged Information File Format）。
HDF-EOS是一种用于大规模地球科学数据的格式，它将数据存储在层次结构中，并支持多种类型的数据。
MODIS数据以HDF-EOS格式存储，其中包含了各种地理、气象和环境数据，如表面温度、植被指数、云覆盖等。
使用HDF-EOS格式可以方便地提取、处理和分析MODIS数据。
另一种格式是GeoTIFF，它将遥感影像数据存储为带有地理信息的图像文件。
GeoTIFF文件包含了地理坐标信息、投影信息和其他元数据，使得数据可以在地理信息系统（GIS）软件中进行处理和展示。
可以通过将MODIS数据转换为GeoTIFF格式，实现与其他GIS数据的无缝集成和分析。
使用MODIS数据进行遥感研究和环境监测时，可以遵循以下步骤：1. 数据获取：MODIS数据可以从美国地质调查局（USGS）的官方网站或其他遥感数据分发机构获取。
根据研究需求选择需要的产品和时间范围。
2. 数据预处理：根据研究目的对MODIS数据进行预处理，包括数据格式转换、数据解压缩和数据重投影等。
这些预处理步骤可以使用专业的遥感软件（如ENVI、ArcGIS）或编程语言（如Python）实现。
3. 数据提取：根据研究需求，从MODIS数据中提取出感兴趣的地理、气象或环境参数，比如植被指数、着火点数据等。
modis数据的处理方法
MODIS数据的处理方法(ENVI)美国RSI公司（Research Systems Inc.）的产品ENVI能很好地支持HDF数据格式。
ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感影像处理软件，是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
ENVI能接受大量的传感器数据，是世界目前唯一美国RSI公司（Research Systems Inc.）的产品ENVI能很好地支持HDF数据格式。
ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感影像处理软件，是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
ENVI 能接受大量的传感器数据，是世界目前唯一能较好全面支持HDF科学数据格式的遥感影像软件。
ENVI可以直接读取HDF格式（如图2所示），并能识别HDF格式中所包含的所有文件信息（如图3所示）。
ENVI 打开HDF格式文件后，会自动将该数据文件所包含的所有图像信息、属性信息、文本信息作为波段列于一个波段列表中，用户可以清晰地浏览每一波段的详细信息，包括波段名称、图像波段波长、波段大小、数据类型及文件内插方式等多种信息。
方便用户显示图像，并对各种属性及文本文件作各种分析。
本文选取2001年5月20日中国北部及蒙古地区（经纬度范围：°- °,°- °）的一景MODIS数据进行分析，主要从读取数据、分析经纬度波段信息、第一、四、三波段融合显示、影像地理校正几方面对该景数据进行了分析，具体步骤如下：（1）数据读取：打开ENVI，在主菜单中选择File\Open ExternalFile\Generic Formats\HDF，选择文件“”,表示是该景MODIS数据的250米数据文件，从下图中可以看到，该文件中除两个影像波段外，还包含经度波段、纬度波段、热红外探测器的噪声信息、反射率变化参数等信息。
modis数据处理流程
modis数据处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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MODIS数据处理方法(整理)
一般处理步骤：
1几何校正
Map----georeference MODIS--------选择波段--------选择投影方式（经纬度）------OK(选择辐射率数据，波段1-7)
2.拼接
3.大气校正(flaash)
用envi自带的flaash模块做大气校正，注意，输入文件的要求：1）数据是经过定标后的辐射率数据，2）数据要有中心波长值，可通过edit header输入，3）支持四种数据类型：浮点型等等，4）数据储存类型：标准栅格文件，且必须是BIP或BIL，5)适用的数据光谱范围是0.4-2500μm。
1.1打开经过几何校正的数据，输入中心波段，直接导入输好的txt文件；
1.2修改数据类型，点开basic tools---convert data把数据类型改成BIL，选择
in place直接覆盖原文件；
1.3点开Spectral-----Flaash做大气校正，输入辐射率文件，
2创建ROI区域
3导出所需数据。
MODIS数据处理
MODIS数据处理1.数据下载MODIS 1B数据下载L1B数据下载地址：/doc/c455c1e90975f46527d3e1c3.html /data/search.html打开⽹页，选中需要的数据源类型。
图1数据源类型选择注意：其中，MOD03数据是⽤于对1KM,QKM,HKM数据进⾏⼏何纠正所⽤，如果采⽤Modis Swath Tool等⼯具进⾏⼏何纠正，需下载MOD03数据。
接下来选择需下载的数据的时间。
图2时间选择其中，⽇期类型为：⽉/⽇/年时:分:秒。
需要注意的是，⽹页中显⽰的时间为UTC时间。
在…spatial selection?选项中选择“latitude/longtitude”，按经纬度形式选择影像范围。
图3范围选择点击?search?查到需要的数据。
然后点击?View RGB?预览所选的数据。
图4预览数据勾选所需要的数据，点击…order files now?。
输⼊接收信息的邮箱，点?order?开始订购该数据。
如果要搜索多天数据，可以选…add files to shopping cart?继续搜索其他⽇期的数据。
所订购数据的存放位置信息：点击…Data->Track Orders ?可以查看所有已订购的数据的状态。
如果?state?显⽰…avalable?即可开始下载。
使⽤FTP下载软件下载如CUTEFTP，⾸先新建站点：/doc/c455c1e90975f46527d3e1c3.htmlusername: anonymouspassword: seline808@/doc/c455c1e90975f46527d3e1c3.html （⾃⼰申请数据的邮箱）连接成功后，开始下载数据。
申请的数据存放在orders>?订单号?下。
每个订单中的数据只会在FTP上存放5天，需要及时下载。
2.⼏何校正2.1Modis Swath Tool安装Modis Swath Tool是NASA⽹站提供的对HDF格式的1B数据进⾏⼏何精校正的⼯具，该软件使⽤MOD03数据对影像进⾏纠正，处理速度快且使⽤简单⽅便。
modis遥感信息处理方法及应用
modis遥感信息处理方法及应用
MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种常用的遥感传感器，能够在全球范围内定期获取高空间分辨率和时间分辨率的地球表面信息。
其主要应用领域包括地表覆盖分类、大气物理、森林和植被研究等。
在MODIS遥感信息处理中，主要采用的方法包括数据预处理、影像去云处理、图像增强、分类和定量分析等。
数据预处理是MODIS遥感信息处理的第一步。
该步骤的主要任务是对原始数据进行滤波、校正、辐射度量和改正等预处理工作，以确保数据的准确性和一致性。
影像去云处理是指对遥感影像中云层进行识别和去除的过程。
由于云对遥感影像的干扰和遮盖，影响了后续的分类和定量分析，因此云检测和去除是非常重要的。
图像增强技术能够对遥感影像进行增强，使得有用信息更加清晰可见。
图像增强的方法包括直方图均衡、滤波器和波段组合等。
遥感图像分类是指将遥感影像中的像元划分到不同的类别中。
常用的分类方法包括光谱分类、纹理分类和物体建模等。
定量分析是利用遥感信息计算和分析地表特征的数量和质量。
定量分析的方法包括NDVI计算、时序分析和植被生长模型等。
综上所述，MODIS遥感信息处理方法包括数据预处理、影像去云处理、图像增强、分类和定量分析等。
这些方法可以为多种研究领域提供可靠的地表信息和数据支持。
MODIS 数据处理
MODIS Swath Tool 数据处理流程
1. 正确安装软件（为使用方便，发送快捷方式到桌面）
2. 打开软件
（1）
打开数据{ MOD02.AHKM 数据（500m 分辨率数据）、MOD02.AQKM （250m
分辨率数据）} （2） 选择波段（波谱）
注意：数据（500m 分辨率数据）只需要三个波段，即
(彩色合成时需要
用的波段)
MOD02.AQKM （250m 分辨率数据）需要两个波段，即
（红外、近红外波段）
2013.03.19
郭浩
（3）选择空间子集（经纬度方式）
（4）点击输入校正文件MOD03数据注意：。
（5）点击选择输出路径及输出文件名。
注意：输出文件名命名规则如下：
2），即.tif
3）：
（6）选择输出文件类型及重采样方式
（7）输出投影类型选择
点击编辑投影参数：为：
（8）输出数据类型：（）
（9）数据重采样（输出像元大小）
（10）
（11）设置结束，点击Run运行，等待结束。
补充：
1.每一时间的文件包含MOD0
2.AHKM数据（500m分辨率数据）、MOD02.AQKM （250m分辨率数据）和校正文件MOD03数据。
2.。
modis数据的处理方法
MODIS数据的处理方法(ENVI)美国RSI公司（Research Systems Inc.）的产品ENVI能很好地支持HDF数据格式。
ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感影像处理软件，是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
ENVI能接受大量的传感器数据，是世界目前唯一美国RSI公司（Research Systems Inc.）的产品ENVI能很好地支持HDF数据格式。
ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感影像处理软件，是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
ENVI 能接受大量的传感器数据，是世界目前唯一能较好全面支持HDF科学数据格式的遥感影像软件。
ENVI可以直接读取HDF格式（如图2所示），并能识别HDF格式中所包含的所有文件信息（如图3所示）。
ENVI 打开HDF格式文件后，会自动将该数据文件所包含的所有图像信息、属性信息、文本信息作为波段列于一个波段列表中，用户可以清晰地浏览每一波段的详细信息，包括波段名称、图像波段波长、波段大小、数据类型及文件内插方式等多种信息。
方便用户显示图像，并对各种属性及文本文件作各种分析。
本文选取2001年5月20日中国北部及蒙古地区（经纬度范围：°- °,°- °）的一景MODIS数据进行分析，主要从读取数据、分析经纬度波段信息、第一、四、三波段融合显示、影像地理校正几方面对该景数据进行了分析，具体步骤如下：（1）数据读取：打开ENVI，在主菜单中选择File\Open External File\Generic Formats\HDF，选择文件“”,表示是该景MODIS数据的250米数据文件，从下图中可以看到，该文件中除两个影像波段外，还包含经度波段、纬度波段、热红外探测器的噪声信息、反射率变化参数等信息。
MODIS数据处理过程
1.MCD12Q1数据下载下载地址：打开网页，出现如下图：1.1选中需要的数据源类型：1.2 选择所要下载数据的时间，通道，范围等：1.3点击search查到需要的数据：1.4出现如下页面：1.5勾选需要的数据，点击‘order files now’，输入你接收信息的邮箱，点’order’开始订购该数据。
(如果要搜索多天数据，可以选‘add files to shopping cart’继续搜索其他日期的数据。
出现下面的页面，填写你的订购邮箱，qq邮箱不能用，其他的邮箱都可以，最好是你能够进去的邮箱，点击下面的Order。
1.6然后出现如下页面：点击红色标记部分能看到如下你订购的信息：（注意：红色部分是你要下载数据的文件名字）1.7 一般使用FTP下载工具下载。
（FTP在网上可以下载得到）首先新建站点：username: anonymouspassword: （自己申请数据的邮箱）1.7点击‘连接’。
在右边的框中会显示所有数据，找到自己数据所在的文件夹（我这里的文件夹名字跟上面的不是同一个，这里仅供参考，以上面的那个文件夹为准），并拖到左边的框中（选择你要保存数据的目录），开始下载数据。
OK！！2.处理数据第一步：数据读取在ENVI中file中第一个选项打开hdf格式的文件：第二步：数据地理定位MODIS三级数据产品土地覆盖数据是已经经过投影了的，其投影类型为正弦曲线投影，但是很多遥感软件在打开HDF数据的时候，会有投影丢失现象，ENVI也是，可以通过hdf属性查看工具，查看ENVI打开hdf时未识别的投影信息，以及投影参数，利用该参数在ENVI中自定义正弦曲线投影，为MCD12Q1数据添加投影。
（1）用hdf属性查看工具查看该hdf数据的地理定位信息，选择你刚才打开的那副影像，可得图像左上角、右下角坐标值，投影类型，投影参数，地球半径，起始位置。
2）在波段列表中，单击右键打开edit Header，打开Edit Attributes->Map Info。
MODIS1B数据的预处理及归一化植被指数计算
MODIS1B数据的预处理及归一化植被指数计算MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种使用遥感技术获取地球表面数据的仪器，可以获取多光谱图像。
MODIS 1B 数据是一种预处理后的原始数据产品，包含了地球表面的辐射值信息。
在对MODIS 1B数据进行预处理和归一化植被指数计算前，首先需要了解MODIS数据的格式和内容。
首先，需要将MODIS1B数据进行解压缩。
MODIS数据通常以压缩格式存储，如HDF-EOS或L1B格式。
解压缩后，可以得到原始数据文件，里面包含了多个波段的辐射值信息。
接下来，需要进行投影转换。
MODIS数据是以地理坐标系存储的，需要将其转换为地图投影坐标系，方便后续的分析和计算。
投影转换可以使用专业的遥感软件，如ENVI、ArcGIS等进行。
完成了MODIS1B数据的预处理后，可以进行归一化植被指数的计算。
常用的归一化植被指数有归一化植被指数（NDVI）和归一化差异植被指数（NDWI）。
这些指数都是根据不同波段的辐射值计算得到的。
归一化植被指数（NDVI）是通过红外和可见光波段的辐射值计算得到的，可以用来描述植被的生长状况和覆盖程度。
计算公式如下：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)其中，NIR代表近红外波段的辐射值，Red代表红光波段的辐射值。
计算得到的NDVI值的范围通常在-1到1之间，数值越高表示植被覆盖越好。
归一化差异植被指数（NDWI）是通过短波红外和近红外波段的辐射值计算得到的，可以用来描述植被的水分含量和水分状况。
计算公式如下：NDWI=(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)其中，NIR代表近红外波段的辐射值，SWIR代表短波红外波段的辐射值。
计算得到的NDWI值的范围通常在-1到1之间，数值越高表示植被含水量越高。
通过对MODIS1B数据进行预处理和归一化植被指数的计算，可以获取到有效的地表植被信息，为植被状况监测和资源管理提供支持。
MODIS-数据预处理
MODIS-数据预处理数据预处理一、数据下载：(MOD13A2 16d 1000m)1.下载地址：/data/search.html2、产品类型（根据需要选择相应的一种Pruducts）：3、设置自己下载的时间段：4、根据需要选择下载的范围：下载中国的全部行列号23-28 03-075、产品下载的页面：[用迅雷批量下载]二、拼接批处理：1、打开cmd2、用dir命令，将下载的hdf文件生成txt文件，文件内容如下将生成的txt文件存放在2001文件夹下3、打开文件存放的E盘4、转移到存放影像的文件夹：5、复制粘贴完成运行生成拼接后的文件(注意路径和命名规范)：三、批处理裁剪1、执行一次clip工具，同时打开command line界面。
相应的命令会显示出来。
Copy到上方，即可以命令行的方式运行了（先选一期运行）在环境设置中去掉”Build pyramid”和”Calculate statistics”可以不生成rrd文件。
2、复制到excel编辑（对文件输入、输出位置以及裁剪的边框文件修改）3、进行批处理（将xecel复制到clip里面的batch下进行批处理）4、处理后生成的裁剪文件：四、批处理重投影1、加载一个基准影像作为参考（用MRT处理和ArcGIS裁剪生成的changjiang_EVI_clip.tif）：2、选择第一期影像打开Project Raster 工具，添加基准影像的投影方式（同时打开Command Line）：3、复制Command Line里面的内容到Excel下，23期影像按顺序编辑排列（注意输入输出路径一定要正确）：4、将编辑好的Excel复制到Project Raster 的batch下（Environment Settings中设置extent参考影像changjiang_EVI_clip.tif）：5、设置完成后运行生成tif文件上一页下一页。
modis数据辐射校正方法
modis数据辐射校正方法MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种在地球观测卫星上搭载的遥感仪器，用于获取地球表面的高分辨率影像数据。
在使用MODIS数据进行科学研究和应用时，辐射校正是非常重要的一步，因为它可以确保数据的准确性和可靠性。
本文将介绍一些常见的MODIS数据辐射校正方法。
首先，MODIS数据的辐射校正主要包括定标和大气校正两个步骤。
定标是指将MODIS仪器测得的原始辐射值转换为辐射亮度温度（L1B产品）或反射率（L1A产品），以便进行后续的大气校正和科学应用。
大气校正则是通过模型或实地测量数据来去除大气层对地表反射的影响，得到地表的真实反射率或辐射亮度温度。
在定标过程中，MODIS数据使用了辐射源，黑体和太阳辐射等多种标准产品进行定标。
这些产品的准确性和稳定性对最终的辐射校正结果至关重要。
此外，MODIS还使用了辐射定标系数，以及定标参数文件等来对数据进行定标。
在大气校正方面，MODIS数据通常使用了大气校正模型，比如MODTRAN等，来去除大气层对地表反射的影响。
同时，还需要考虑到大气气溶胶，水汽等因素的影响，以保证校正的准确性。
除了以上提到的方法，还有一些其他的辐射校正方法，比如基于地面反射特征的校正方法，或者基于辐射传输模型的校正方法等。
这些方法都可以根据具体的研究目的和数据特点来选择。
总之，MODIS数据的辐射校正是遥感数据处理的重要环节，对于获取准确的地表反射率和辐射亮度温度至关重要。
科研人员在使用MODIS数据时，应该充分了解不同的辐射校正方法，并选择合适的方法来保证数据的准确性和可靠性。
modis数据预处理
MODIS数据预处理1.波段设置Modis影像有三种打开方式,一般我们用打开外部文件的方式打开科学数据集,因为需要数据集中的一些辅助信息(主要是太阳几何,卫星几何).但是这样打开之后显示的波段从1开始的,而数据集中对应的modis 通道并不是这个顺序.通过菜单栏中的basic_tools->preprocessing->data_specific utilities->view HDF dataset attributes可以打开数据集里每个要素的属性表,在里面选中需要的HDF 文件中的数据集，就会打开其属性表，波段内容如下对应打开的HDF 文件里1KM 辐亮度文件的波段数,一共16个波段.其中13/14波段比较特殊,都有hi 和lo 两组数据,它们是传感器高敏感度和低敏感度两种状态下获取到的DN 值,分别对应于较暗地物和较亮地物,使用哪个文件根据需要而定.但是在太湖湖区,13/14波段大部分区域效果都不太好.值会很大,出现溢出.可能是由于太湖的高浑浊度.2. 几何校正几何校正有三种方法:1) 用envi 自带模块进行几何校正,通过菜单栏中的Map->Georeferences MODIS选中envi 中已经打开的需要校正的数据集，输入研究区的地理位置，如下图左，投影用UTM ，基准面用WGS-84，区域根据经纬度确定。
输入完成，envi 会自动校正，并执行去蝴蝶结效应算法，有点是能对我们需要的那些波段进行校正。
缺点也很明显。
如下图右，校正结束的图像会失去原始图像四个角的信息，这样就无法和GLT 校正的图像很好的匹配起来，不利于一些后续的处理。
2) 用GLT ，即是查找表法对图像进行几何校正Map->Georeference from input Geometry->buid GLT用来建立查找表。
在弹出的对话框中选择查找表的XY 信息，其中X 对应图像经度信息，Y 对应纬度信息。
104-处理专题：MODIS数据处理
• 构建GLT文件：/Geometric Correction/Build GLT
2 MOD14产品数据处理
• 利用GLT地理查找表对MOD14数据进行地理定位 • /Geometric Correction/Georeference from GLT
3 MCD12Q1产品数据处理
• MODIS三级数据产品土地覆盖数据是经过投影的，其投影类型为正弦曲线投影。 但是很多遥感软件在打开HDF数据的时候，会有投影丢失现象。所以在ENVI中需 要通过手动定义数据投影。
处理专题四：MODIS数据处理
主要内容
• 中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一，MODIS数据有36个光谱 波段，1-2天可覆盖地球表面一次，数据从2000年4月开始向全球免费分发数据。 MODIS数据凭借丰富的光谱波段、高时间分辨率，和大范围覆盖、免费获取等优 势，广泛应用于各个行业。
• 以MCD12Q1为例，介绍如何试用MCTK扩展工具进行处理
MCTK处理MCD12Q1数据
• 选择输出投影类型，产品内容自动输出。
叠加矢量数据查看结果
MODIS
1 MODIS L1B数据几何校正
2 MOD14产品数据处理
• MOD14热异常数据的地理定位需要用到MOD03数据地理定位文件。
modis 0级数据处理实例
modis 0级数据处理实例【modis 0级数据处理实例】Modis（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是美国国家航空航天局（NASA）和美国地球观测系统公司（EOSDIS）联合开发的卫星遥感仪器，用于获取地球表面的高分辨率遥感图像。
Modis数据被广泛应用于气候变化、环境监测、农业、水资源、森林覆盖等领域。
本文将介绍如何处理Modis的0级数据。
第一步：数据获取要处理Modis的0级数据，首先需要获取该数据。
Modis数据可以从官方网站、科研机构网站、地理信息系统（GIS）数据库或遥感数据分发站点下载。
这些数据通常以HDF（Hierarchical Data Format）格式存储，其中包含了多个不同波段（band）的遥感图像数据。
第二步：数据预处理获取到Modis的0级数据后，需要进行预处理，以确保数据的质量和适用性。
常见的预处理步骤包括去除孤立像元、云和阴影修正、大气纠正等。
这些步骤的目的是消除由于传感器噪声、云覆盖和大气散射等因素引起的误差，并提取出地表真实的信息。
对于Modis数据，云检测和云阴影修正是常见的预处理步骤。
云检测可以通过阈值或基于统计学的方法来实现，以将云层从图像中移除或标记出来。
云阴影修正可以通过多种方法，如高程信息、观测角度和地表温度等进行实现，以提高数据的可靠性。
第三步：数据校正在数据预处理后，常常需要对Modis的0级数据进行校正，以消除由于大气散射和表面反射等因素引起的误差。
校正过程主要包括大气校正和地表反射率校正。
大气校正是通过分析大气散射的特征，将大气散射和地表反射分离，获得地表真实的辐射亮度。
常用的大气校正算法有多尺度模型、光谱校正和统计模型等方法。
这些方法可以利用遥感数据中的大气参数、气象数据和大气辐射传输模型等信息。
地表反射率校正是将校正后的辐射亮度转化为地表反射率的过程，以消除不同波段间的亮度对比度差异。
modis 0级数据处理实例 -回复
modis 0级数据处理实例-回复Modis 0级数据处理实例MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是美国国家航空航天局（NASA）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）联合发起的地球观测卫星传感器项目。
它提供了包括陆地、海洋和大气在内的全球覆盖的高分辨率影像数据，对于大气科学、气候研究、地质勘察和生态环境研究等领域具有重要价值。
MODIS级别0数据是源数据集，也是数据处理的起点。
本文将以此为主题，介绍MODIS级别0数据处理的一些基本步骤和方法。
首先，我们需要获取MODIS级别0数据。
这些数据以HDF（Hierarchical Data Format）格式存储，其中包含不同波段的辐射数据和地理信息。
可以从NASA的数据中心网站或其他数据共享平台获取MODIS级别0数据，通常以每日覆盖全球的数据集为单位。
一旦获取到MODIS级别0数据，我们需要进行数据预处理。
首先，通过查看文件属性和元数据，了解数据的属性、时间范围以及所包含的波段等信息。
然后，使用适当的软件工具（例如MODIS数据预处理工具MODIS Reprojection Tool，简称MRT）将数据从HDF格式转换为我们熟悉的格式，例如GeoTIFF格式。
在此过程中，我们可以选择保留特定波段的数据，并将其裁剪到我们感兴趣的研究区域。
接下来的数据处理步骤可以根据研究目的和需求进行选择。
下面是一些常见的MODIS级别0数据处理方法：1. 数据校正和辐射校准：校正数据的目的是消除影像中的气溶胶、大气瑕疵和不良辐射等影响，以获得准确的地表反射率。
这一步骤通常包括大气修正和辐射定标等操作。
2. 时空连续性处理：由于地球表面在不同时间和地点上的观测存在缺失，为了获得完整的时间序列数据，需要对数据进行时空插值和填充。
这样可以有效减少缺失数据对研究结果的影响。
3. 遥感指数计算：遥感指数是从卫星遥感数据中计算出来的数值，用于描述和分析地表覆盖条件。
modis数据 时间序列重建 代码 -回复
modis数据时间序列重建代码-回复Modis数据时间序列重建代码在遥感领域，MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种常用的遥感传感器，可提供高分辨率的地球表面观测数据。
然而，由于各种原因，例如云遮挡、仪器故障等，MODIS 数据中的某些时间点可能会丢失。
为了解决这个问题，可以使用时间序列重建代码来填补这些缺失值。
时间序列重建是一种将常规观测数据中的缺失值进行估计和填补的技术。
对于MODIS数据而言，时间序列重建可以帮助我们还原缺失的时间序列，以获得更完整、准确的数据。
在本文中，我们将介绍一种常用的时间序列重建代码，并一步一步解释其实现过程。
首先，我们需要导入所需的库和模块。
在这个例子中，我们将使用Python 编程语言，并使用numpy和pandas库进行数据处理。
我们还将使用matplotlib库进行结果可视化。
pythonimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt接下来，我们需要加载MODIS数据。
MODIS数据通常以HDF （Hierarchical Data Format）的形式存储，我们可以使用pandas库中的`read_hdf()`函数来加载数据。
pythondata = pd.read_hdf('modis_data.hdf')加载数据后，我们可以检查数据的结构和缺失值情况。
我们可以使用`head()`函数查看数据的前几行，并使用`isnull()`函数检查缺失值的情况。
pythonprint(data.head())print(data.isnull().sum())如果数据缺失严重，我们可以选择放弃重建或选择其他处理方法。
然而，在本文中，我们将假设缺失的时间点较少，并将使用时间序列重建代码来填补这些缺失值。
modis 0级数据处理实例 -回复
modis 0级数据处理实例-回复Modis（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是美国国家航空航天局（NASA）在Terra和Aqua卫星上搭载的一种遥感传感器，能够提供高质量的地球观测数据。
0级数据处理是在将Modis传感器收集的原始数据转换为可用于分析的数据产品时的第一步处理过程。
本文将从数据获取到最终产品生成的整个过程，一步一步回答"Modis 0级数据处理实例"这个主题。
首先，0级数据处理的第一步是数据获取。
Modis传感器通过遥感技术收集地球上的各种信息，并将其转化为电子信号存储在卫星上。
科学家和研究人员可以通过NASA的数据获取渠道获取到这些原始数据。
接下来，第二步是数据预处理。
原始数据通常需要进行校正和校准，以消除传感器和大气等因素产生的噪声和误差。
这些预处理步骤包括但不限于辐射校正、大气校正和地理注册，以确保数据的质量和准确性。
第三步是数据重采样。
原始数据通常以不同的空间和时间分辨率收集，而数据处理通常需要统一的分辨率。
数据重采样可以将数据转换为一致的分辨率，以便进行后续的分析和比较。
在Modis数据处理中，常用的重采样方法包括最近邻法、双线性插值和立方插值等。
第四步是影像配准。
影像配准是将同一地区的不同时间或不同传感器收集的数据对准到同一坐标系统中。
这可以通过特征匹配和几何变换等方法实现。
对于Modis数据处理，常用的配准方法包括基于地标的配准和基于特征的配准等。
接下来，第五步是数据融合。
数据融合是将来自不同传感器或不同时间的数据合并为一个统一的数据集。
Modis数据处理中，常见的数据融合方法包括融合多个通道的数据和融合多个时间点的数据等。
最后，第六步是数据产品生成。
通过对经过预处理、重采样、配准和融合的数据进行进一步的分析和加工，可以生成各种用于地球环境和气候研究的数据产品。
Modis数据处理产生的数据产品包括地表温度、植被指数、云覆盖率等，这些产品在气象、生态和农业等领域发挥着重要作用。
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MODIS数据的处理方法(ENVI)美国RSI公司（Research Systems Inc.）的产品ENVI能很好地支持HDF数据格式。
ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感影像处理软件，是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
ENVI能接受大量的传感器数据，是世界目前唯一美国RSI公司（Research Systems Inc.）的产品ENVI能很好地支持HDF 数据格式。
ENVI（The Environment for Visualizing Images）遥感影像处理软件，是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
ENVI 能接受大量的传感器数据，是世界目前唯一能较好全面支持HDF科学数据格式的遥感影像软件。
ENVI可以直接读取HDF格式（如图2所示），并能识别HDF 格式中所包含的所有文件信息（如图3所示）。
ENVI 打开HDF格式文件后，会自动将该数据文件所包含的所有图像信息、属性信息、文本信息作为波段列于一个波段列表中，用户可以清晰地浏览每一波段的详细信息，包括波段名称、图像波段波长、波段大小、数据类型及文件内插方式等多种信息。
方便用户显示图像，并对各种属性及文本文件作各种分析。
本文选取2001年5月20日中国北部及蒙古地区（经纬度范围：92.49°- 116.97°,33.88°- 41.23°）的一景MODIS数据进行分析，主要从读取数据、分析经纬度波段信息、第一、四、三波段融合显示、影像地理校正几方面对该景数据进行了分析，具体步骤如下：（1）数据读取：打开ENVI，在主菜单中选择File\Open External File\Generic Formats\HDF，选择文件“MODO2QKM_03.hdf”,表示是该景MODIS数据的250米数据文件，从下图中可以看到，该文件中除两个影像波段外，还包含经度波段、纬度波段、热红外探测器的噪声信息、反射率变化参数等信息。
（2）1、4、3波段影像融合：MODIS数据的第一、四、三波段的波段宽度分别为0.62μm ~ 0.67μm 、0.545μm ~ 0.565μm、0.459μm ~ 0.479μm，近似于可见光的红、绿、蓝波段，所以第一、四、三波段组合比较接近真彩色，故常选用这三个波段来表示MODIS影像。
此处用同样方式打开500米数据文件，该文件共包含五个影像波段，将影像融合所需要的第3和第4波段进行重采样，即将其空间分辨率由500米重采样为250米，并与步骤（1）中第1波段组合，进行彩色方式显示。
为提高成果影像的空间分辨率，笔者又将143波段组合影像进行对比度调整输出后，与真实空间分辨率为250米的第一波段进行影像融合（用HIS融合法），得到了几何清晰度更高的143波段融合影像（如图4所示）。
图4中左侧为1、4、3波段彩色组合显示及局部放大，右侧为143波段组合输出后又与1波段进行融合的结果，可以很明显地看到，右侧的影像细节非常突出。
体现了具有较高分辨率的第一波段的优势。
（3）影像地理校正，由于MODIS数据本身带有详细的经纬度波段信息，这种地理信息以波段的形式存放，如图5中的灰度波段所示，该灰度影像每一象素的灰度值记录的是空间分辨率为1公里的MODIS数据中对应象素点的经纬度信息，这种详细的地理信息可以使影像不需要选择大量地面控制点就可以作精纠正，而且精度会比选控制点的方法更高。
ENVI软件提供了“Georeference from Input Geometry(用既定地理信息校正影像)”功能，即用现成的“IGM”( Input Geometry) 对影像进行地理校正。
图5为校正前用影像关联方式在影像上查询每点的经纬度信息。
影像地理校正可以分两步进行，首先建立GLT（Geometry Lookup File），从ENVI主菜单中选择Map\ Georeference from Input Geometry\Build GLT，然后分别按提示选择经度波段和纬度波段，在确认地图投影转换对话框后，会出现如图6所示的GLT文件参数设置：理论上“Output Pixel Size”应为250米，但由于影像边缘变形等原因，由经纬度波段计算出来的象素大小通常不是250米，而是接近250米。
“Output Rotation”是指校正后公里网格旋转的角度，目的是通过旋转公里来减少输出影像的尺寸，以减少数据量。
如果希望出图时公里网仍将是正南正北的，可以将此参数改为0。
在确认上述两个参数后就可以开始进行GLT计算。
图7所示为GLT计算结果，Line波段和Sample波段中的每点的象素值分别表示在原始影像（校正前影像）上对应点的行列数。
从图上看，影像呈网格状，用鼠标查询象素值会发现数值有正有负，如果GLT值为正，表示该点正好对应于原始影像上的某一象素点，如果为负值，则表示该点是由原始影像的象素点经过最近邻法插值得到。
计算GLT（地理信息查询表）的过程比较慢，它是校正过程中最重要的一个环节。
接着选择Map\ Georeference from Input Geometry\Georeference from GLT，选择影像文件和GLT文件，就会很快生成校正结果，如图8所示(投影类型是UTM46区)。
并可在此基础上叠合经纬网、公里网和矢量信息等。
此外，ENVI的波段运算功能可以按指定公式进行波段运算，该功能可以非常方便地用来计算植被指数等参数。
但由于MODIS的植被指数计算比较复杂，至今笔者还没有从文献中找到合适的计算方法，故此处不再详述。
综上所述，RSI公司的ENVI能全面支持EOS/MODIS数据，为HDF科学数据格式的管理和分析提供了最佳解决方案。
175.MODIS数据的处理5.1植被指数的选择植被指数定量地表明了植被活力，它们比用单波段来探测绿色植被更具有灵敏性，已经被广泛应用于遥感影像的解译中，如土地利用变化监测、植被密度覆盖评价、森林、农作物测定和农作物预报等方面。
归一化植被指数NDVI是普遍应用的40几种植被指数中应用最为广泛的，归一化植被指数NDVI（Normalization Difference Vegetation Index）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。
即NIRREDNIRREDρρρρ+NDVI =5－1其中REDρ和NIRρ分别是红光（第1波段）和近红外（第2波段）波段的反射率。
NDVI可以用于季节性植被变化的研究，也可用于年际间植被变化的分析、干旱地区植被变化规律等等，本文研究区——内蒙古自治区为干旱半干旱地区，且要分析内蒙古地区植被变化中的月际、年际变化，因此，本文选用NDVI作为多年植被变化分析的植被指数。
5.2MODIS数据的预处理论文所用的MODIS数据来源于内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室MODIS接收处理系统存档的2002－2006年5－8月每日的TERRA卫星接收的250m 分辨率的MODIS 1B数据。
MODIS 1B数据预处理主要包括反射率数据的生成、几何纠正这两步。
这些工作都由遥感图像处理软件ENVI 4.2来实现。
5.2.1几何纠正及Bowtie处理由于MODIS采用“多元归并”的对地遥感方式，即多个探测器同时扫描，导致通道探测器之间的光谱响应不可能做到完全相同，尽管在发射前做了相对定标，但随着时间推移或仪器本身的问题，探测器之间还是会产生差异，这就会在图像上会产生“条纹”，这就是所谓的Bowtie效应。
这个问题会不同程度的对MODIS数据的使用造成影响，在越接近星下点的区域，Bowtie效应越小，在越接近轨道边缘的区域，Bowtie效应影响越大。
所以一定要对MODIS数据的Bowtie现象进行处理。
18由于MODIS 1B数据（HDF文件）中已经包含有经纬度数据，我们可以利用这些经纬度数据进行几何纠正。
利用ENVI 4.2软件，将HDF文件中经纬度数据导出为地面控制点（GCP）文件，然后采用ENVI 4.2软件的MAP功能模块下的几何纠正功能进行影像纠正。
利用ENVI 4.2的这一功能，可以达到0.3个像元的精度。
同时ENVI 4.2在几何纠正的同时对Bowtie也进行了处理。
在几何纠正的过程中采用的投影为Albers等面积圆锥投影（采用克拉索夫斯基椭球体坐标系）具体参数如下：中央子午线：105°00′00″E南基准纬线：25°00′00″N北基准纬线：47°00′00″N中央纬线：00°00′00″N5.2.2 1、2波段反射率数据的计算MODIS 1B数据对于反射太阳波段提供反射率数据产品，为了减小浮点型数据占用的存储空间，MODIS 1B采用16-bit整数和尺度转换的方法，通过偏移量（offset）和尺度因子（scale）两个参数转换为16-bit的整数型数据。
为了得到具有物理意义的数据产品，需要再次通过尺度转换的方法把整形数据转换成具有物理意义的浮点数据。
太阳反射波段反射率计算公式为：Rreflactance_scales(DNreflatance_offsets)iiii=×?5－2其中iR是i波段对应的反射率值，iDN为MODIS 1B数据中i波段的整数型数据，ireflactance_scales为波段反射系数、为ireflatance_offsets波段偏移量。
5.3植被指数的计算5.3.1 NDVI的计算用MODIS数据1、2波段的反射率数据反演出归一化植被指数NDVI。
NIRdNIRdNDVIReReρρρρ+=5－3其中Redρ为红光波段反射率（对应于MODIS数据的第1波段），NIRρ为近红外波段反射率（对应于MODIS数据的第2波段）。
5.3.2 MVC法合成月NDVI图用最大值合成法MVC合成月NDVI图（NDVI-MON）。
max()i,ji,kNDVI=NDVI5－4其中NIRρ为近红外波段反射率（对应于MODIS数据的第1波段），Redρ为红光波段反射率（对应于MODIS数据的第2波段）。
其中i为月份（5－8月），j为年份（2002－2006年），k为天数（1－30/31天）。
5.4其他数据的处理本文以内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室所提交的2000年内蒙古自治区土地利用遥感调查现状图（六种土地利用大类）为基础，结合论文需要，将河渠、湖泊、水库坑塘、滩地等全部显示为水域，其余的用土地利用大类显示到二级地类，如图5－1所示。
为分析由于植被类型的不同而造成的NDVI的变化规律、NDVI与气候因子相关性的不同，结合内蒙古2000年土地利用图，以内蒙古地区主要的林地、草地、农耕地、沙地4种类型地域，结合地理位置和气候背景选取了林地子区3个，草地子区3 个，农耕地子区2个，沙地子区2个（由于沙漠和戈壁地区几乎没有植被或很少，所以在这里不进行分析）来源：基于MODIS_NDVI的内蒙古植被变化遥感监测。