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MOD/MYD04_3K气溶胶产品简介及预处理

一、产品简介 MOD/MYD04_3K（全称MODIS Terra/Aqua Aerosol 5-Min L2 Swath 3km）是NASA发布的Level 2级气溶胶产品，可用来获取全球海洋和陆地环境的大气气溶胶光学特性（如：光学厚度和大小分布）和质量浓度，通过查找表（LUT）反演得到反射和传输通量，以及其他质量控制和辅助参数，其空间分辨率为3km

【ENVI入门系列】03.基于自带定位信息的几何校正

C# ArcGISEngine提取Modis数据的指定层数据

/// <summary> /// 提取Modis指定层数据 /// </summary> /// <param name="ModisFilePath">输入的Modsi数据路径</param> /// <param name="OutFilePath">提取后的输出路径</param> public void DataGetTif_DayLST(string ModisFilePath, s

基于MERSI-II的中国积雪覆盖度反演(MESMA-AGE)进展-Part-1 : 数据更新和展示

写在前面　　这是我的第一篇博客，仅供个人实验记录。不定期更新，主要看自己卷不卷得动，卷不动了就写写。　　PS.五月诸事不顺，希望接下来的六月待我温柔！一. 数据介绍　　使用到的光学卫星数据为MERSI地表反射率数据，为中科院提供的部分测试数据。该数据经过了辐射校正、地理配准(L1

【IDL代码库】基于6S模型生成MODIS气溶胶反演查找表

;+ ; :Author: Hanzt ; :Email: hanzt@esrichina.com.cn，欢迎讨论交流 ; 更新日志 ; 2017-04-27 添加元信息描述 ; :Description ; 基于6S模型，构建MODIS气溶胶反演查找表,返回结果为8列n行的浮点型数组 ; 第一列太阳天顶角 ; 第二列太阳方位角 ;

【IDL代码库】IDL实现MODIS HDF文件的辐射定标（气溶胶系统）

一、介绍： MODIS 1KM数据的HDF包括250米和500米的两个通道的资料，所有通道的分辨率均为1000米。HDF的科学数据集包含的波段及波段类型见图1。图1 HDF数据集气溶胶系统中利用了影像的部分波段，因此为了节省处理的时间把波段1、2、3、6、7、8、26、29、31、32单独进行辐射定标，然后

ENVI下基于劈窗算法从MODIS数据中反演海表温度

劈窗算法最初是为反演海面温度开发的，具体地说是针对NOAA/AVHRR的4和5通道设计的，后来也被用来反演地表温度，这种算法较成熟，精度也高。劈窗算法以地表热辐射传导方程为基础，利用10~13μm 大气窗口内，两个相邻热红外通道(一般为10.5～11.5μm、11.5～12.5μm)对大气吸收作用的不同，通过两个通

IDL-MTCK

MCTK批处理MODIS 09A1产品 MCTK批处理MODIS L2 swath产品 MODIS批量处理,知乎 MODIS批量处理,CSDN ；头 pro modis_mctk_try compile_opt idl2 e = envi() envi, /restore_base_save_files envi_batch_init, log_file='batch.txt' ;选择需要批处理文件所在的文件夹

MODIS数据批量处理(基于MRT)

实验室几个同门一起摸索出来的(author:zhangli)，发出来一起学习，如有不足请批评指正。一、下载MRT 参见https://blog.csdn.net/gisboygogogo/article/details/75784080 二、打开MRT所在文件夹，打开bin，双击Modis Tool.bat 添加待处理文件，只加载同一天的，会自动拼接选择需要波

Modis产品使用简易教程

1.认识modis数据明确modis数据行列号划分规则（https://blog.csdn.net/qq_33356563/article/details/92399954） 2.明确modis数据名的命名规则（根据MODIS Collection 6.1 (C61) LSR Product UserGuide） 3.明确产品的处理方法和算法（以MOD13A1产品为例，根据MODIS VegetationIndex

基于MODIS的锡林郭勒植被变化监测（附练习数据下载）

1．实验目的和内容 1.1 实验目的基于MODIS植被指数产品对锡林郭勒盟2000-2012年植被覆盖度的时空变化进行监测。掌握MODIS数据预处理、批处理、基于像元二分法的植被覆盖度计算以及一元线性回归分析等内容。 1.2实验数据锡林郭勒盟边界矢量数据2000-2012年锡林郭勒盟每年8月

遥感影像时空融合

1. ESTARFM模型模型参考：Zhu, Xiaolin, et al. "An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model for complex heterogeneous regions." Remote Sensing of Environment 114.11 (2010): 2610-2623. 步骤参考：https://xiaolinzhu.weebly.com/open-sourc

Google Earth Engine（GEE）——MODIS影像StateQA波段bit去云

简介本次选择的去云方式是通过QA波段去去云，本次MODIS影像用的是MOD09A1.006 Terra Surface Reflectance 8-Day Global 500m MOD09A1 V6产品提供了Terra MODIS 1-7带500米分辨率的表面光谱反射率的估计，并对大气条件如气体、气溶胶和瑞利散射进行了校正。与七个反射带一起的是一

Google Earth Engine（GEE）——中分辨率成像影像 (MODIS) 是积雪分析的重要数据支撑

我们星球经历的最深刻的变化之一是积雪的季节性积累和消融。这种季节性循环不仅对生物圈具有深远影响，而且在我们星球的能量平衡、气候和水文循环中也起着不可或缺的作用。与其他类型的土地覆盖相比，积雪具有更高的反照率，并且在全球能量平衡中发挥着重要作用（美国宇航局，2015 年）。随

Google Earth Engine (GEE) ——Google Earth Engine 和modi的关系

如引言中所述，雪盖的全球尺度映射有几个要求。由于积雪可能是一种短暂的土地覆盖状态，因此需要较高的时间分辨率来捕捉积雪的变化。此外，空间分辨率越高越好；与具有 20 km 2像素的雪盖地图相比，30 m 2像素的雪盖变化图将具有更多实际应用和价值，后者又比具有 500 km 2像素的地图

常见遥感数据产品（Modis,TM,AVHRR,SPOT）

1，modis (moderate resolution imaging spectroradimeter) Modis是由nasa发射的，共有36个通道，从可见光到热红外波段，在1999年发射的terra， 2002年5月发射Aqua， Terra每天经过2次，分别为早上10：30和22：30， aqua每天同样两次，1：30am和13：30 Modis主要提供以下变量每日地表反射率，雪盖，NDVI、EVI

Google Earth Engine——WHBU/NBAR_1YEAR/2YEAR/3YEAR：MODIS 8天500米BRDF-Albedo数据集，高清卫星影像作为生成地面生物量/碳地图的基础

The mosaics are created by using the MODIS 8-Day 500 meter BRDF-Albedo Quality product. Data Quality flags are used to select the best observations from the MODIS 8-day 500 meter Nadir BRDF-Adjusted Reflectance imagery product. This specific mosaic picks

Google Earth Engine ——（2001-2016年）的全球土地覆盖类型/土地利用500m分辨率MODIS/006/MCD12Q1数据集

The MCD12Q1 V6 product provides global land cover types at yearly intervals (2001-2016) derived from six different classification schemes. It is derived using supervised classifications of MODIS Terra and Aqua reflectance data. The supervised classificati

Google Earth Engine ——MCD19A2 V6数据产品是MODIS Terra和Aqua结合的大气校正多角度实施（MAIAC）陆地气溶胶光学深度（AOD）网格化2级产品，1公里分辨率

The MCD19A2 V6 data product is a MODIS Terra and Aqua combined Multi-angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) Land Aerosol Optical Depth (AOD) gridded Level 2 product produced daily at 1 km resolution. For more information see the MAIAC user

Google Earth Engine——基于2000-2017年时间序列的长期MODIS LST昼夜温差标准偏差，在1公里分辨率。

Long-term MODIS LST day-time and night-time temperatures standard deviation at 1 km based on the 2000-2017 time series. Derived using the data.table package and quantile function in R. For more info about the MODIS LST product see this page. Antartica is

2021春项目需求记录 python实现模拟登录+爬取NASA Modis 上的产品数据

python实现模拟登录+爬取Nasa Modis 上的产品数据概述基本思路代码概述 3月的中旬时候参与了学校的一个大创项目，作为本科生，本人只是摸鱼打杂，负责了其中的一个功能模块：爬取NASA Modis数据。整个过程也只是慢慢修改增添方案，主体功能于四月中旬基本完成。因为后续并未真

1.《Spatial Downscaling of MODIS Land Surface Temperature Based on Geographically Weighted Autoregres

1、目的：解决时空分辨率矛盾。 2、方法：考虑空间非平稳性和空间自相关，提出地理加权自回归模型（GWAR），选择数字高程模型和归一化差叠加指数作为解释变量，对1000 ~ 100 m中分辨率成像光谱仪LST数据的空间分辨率进行降尺度，以兰州和北京为研究区。将GWAR模型与热数据锐化(TsHARP)模型和地理

谷歌插件IDM下载MODIS数据

一、订阅数据链接：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/ 选择自己需要的数据生成订单（相信想要下数据的人都能走到这一步，所以此处便不多言）下图可在订阅数据后从past order中看到，里边有下载数据地址，之后就是点这里下载的。二、下载IDM插件参见https://blog.csdn.net/qq

Python批处理MODIS数据并计算NDVI

1.登录NASA官网下载MOD13Q1数据，红框标出来的是筛选条件，我的筛选条件列出符合要求的文件如下： NASA官网：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/ MODIS数据的介绍：https://www.cnblogs.com/cuteshongshong/articles/3622855.html 2.利用指定的MRT工具对MODIS数据进行批处理 MRT下

ENVI+IDL遥感图像处理

IDL Programming (Using IDL) IDL代码库_ENVI-IDL中国国外很多人都有用IDL写成Plugin，然后在IDL中直接调用就行了。我就用过一个MODIS Conversion Toolkit (MCTK), 处理MODIS还挺不错的。其实IDL自带的帮助pdf。目录在安装目录Exelis\IDL83\help\pdf下。引用：https://www.zhihu.c