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。
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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。