modis数据的处理方法
ENVI处理MODIS步骤(图解)word精品文档4页
ENVI处理MODIS的步骤全过程（图解）制作人：杨鹏（中国科学院安徽光机所）fga12345678@163一：打开MODIS影像数据需要对MODIS数据（或者产品数据）进行几何校正，同时需要.shp格式的行政区矢量文件。
然后才能对自己的感兴趣区进行剪裁。
具体步骤如下：1：打开ENVI2：打开所用数据使用ENVI软件打开所用数据（包括：HDF、TXT、SHP等格式），在本例中打开HDF格式的栅型数据格式。
File—Open External File—Generic Formats—HDF打开数据后如图所示：每个数据集都有不同的数据，可参照MODIS-HDF格式（可用HDF Explorer查看，里面有详细的说明）查看自己需要的数据在哪个数据集，然后打开。
依次进行下去可以看到如下对话框：然后选中自己需要的波段，点击Load Band。
就打开了所需的数据图像。
可以看出Cursor Location中显示的是波段里数据的DN值，需要查找偏移量与缩放因子然后进行适当的运算才能求得所需的量（反射率、发射率等）。
3：打开图像的另一种方法针对此问题可以直接用另一种形式打开直接可以看到所需量的数据，无需转换。
其过程如下： File--Open Image File以打开31波段的辐射量为例：从图中可以看出，其显示的值直接就是辐射量，而不是DN值，可以直接进行用了，无需转换。
二：对MODIS数据进行几何校正1：打开MODIS影像（步骤见上）2：对MODIS数据进行几何校正，步骤如下Basic Tools--Preprocessing--Data-SpecificUtilities--MODIS--Georeferance Data选中点击后，进入下一个对话框：在此可以对整个数据集直接批量处理，也可以对单个波段进行处理，随便自己的需要选择，点OK继续，可以看到如下：不需要任何选择，点OK继续。
在此将经纬度格式选好，然后选Memory这样的目的是直接预览无需保存。
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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23.ENVI modis数据处理
利用ENVI处理Modis数据的方法
1、对于hdf格式modis数据,首先打开hkm（500m)数据，这个数据有两个数据组（反射率与辐射率，要用到辐射率数据），都有1-7这样7个波段。
再打开qkm（250m)数据，这个数据有两个数据组(反射率与辐射率，要用到辐射率数据),都有1-2这样2个波段。
2、数据制作时真彩色数据处理波段组合：
qkm band1 250m
hkm band4 500m
hkm band3 500m
3、需要首先将modis两个辐射率数据组（hkm500m辐射率数据和qkm250m辐射率数据），进行自动纠正，map/geoference modis ,同时系统默认会做双眼皮除去处理，
hkm500m辐射率数据做纠正时需要可以选择143波谱子集，并重采样成250米。
生成hkm-143jz文件
qkm500m辐射率数据做纠正时可以选择1波谱子集，生成qkmjz文件
4、再对纠正后的数据裁成两幅一样大小的数据
5、波段组合：
qkmjz band1 250m
hkm-143jz band4 250m
hkm-143jz band3 250m
效果图如右图所示：。
modis 0级数据处理实例
modis 0级数据处理实例MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是NASA于1999年在Terra卫星和2002年在Aqua卫星上搭载的传感器，用于全球地球观测，它提供了高空间分辨率的地球观测数据，该数据广泛用于气象、气候、海洋、植被等领域的研究和应用。
MODIS数据处理是对原始的0级数据进行校正、地理校正、云去除、配准等一系列处理的过程。
MODIS传感器每天获取的原始数据大约有2400亿比特，这些数据需要进行预处理和校正，以生成高质量的可用数据产品。
MODIS数据处理流程包括以下几个步骤：1.原始数据的预处理：MODIS传感器获取的原始数据包括过但不限于辐射校正数据和定标数据，这些数据需要进行预处理，包括去除坏像元、噪声滤波、镜头畸变校正等步骤，以提高数据质量。
2.大气校正：大气校正是指去除大气对遥感数据的影响，包括大气散射、吸收等，以提取地表的真实信息。
常见的大气校正方法有模型法、经验法和射线追迹法等。
大气校正是提高MODIS数据质量和可用性的关键步骤。
3.云去除：云是遥感图像中常见的干扰因素之一，对于准确提取地表信息和进行后续分析具有重要意义。
MODIS数据的云去除方法主要包括几何法、光谱法和统计法等，这些方法可以通过光谱差异和统计特征等来去除云的干扰，提高数据的可用性。
4.数据配准：MODIS数据处理中的数据配准步骤是将不同时间、不同位置获取的数据进行配准，以保证时间序列和空间分析的准确性。
一般采用的数据配准方法有基于特征点匹配的方法、基于图像转换的方法等，这些方法可以通过提取特征点、计算几何变换矩阵等来完成数据配准。
5.地理校正：地理校正是将MODIS数据的像元转换为真实地理坐标的过程，以提高数据的空间分辨率和准确性。
地理校正主要包括投影变换、扭曲校正、地理坐标转换等步骤，这些步骤可以通过DEM数据、地理标定参数等来实现。
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数据的处理方法
MODIS数据的处理方法1 IntroductionMODIS is a satellite imagery that has digital image data over a wide range of frequencies and spatial resolutions. It is widely used in geographic and environmental studies for monitoring and mapping land cover changes, assessment of water, vegetation and snow. The MODIS data is acquired at different levels and is processed to obtain useful information which can be further used in analysis, interpretation, and visualization of data. In this article we discuss the processing of MODIS data using ENVI, a software package developed and marketed by Exelis Visual Information Solutions.2 OverviewENVI is a powerful software package that can be used for processing and analysis of MODIS data. It can be used to process various data sources, such as Digital Elevation Models (DEMs), Landsat images, MODIS images, and other satellite data. ENVI can be used to convert these raw data into useful information by generating mosaics, raster statistics, multispectral classification, and change detection. This article will focus on the processing of MODIS data using ENVI.3 Data PreparationBefore beginning to process MODIS data using ENVI, it is important to prepare the data properly. This includes downloading the data, organizing the file structure, opening the data in ENVI, and calibrating the image.The first step in processing MODIS data is to download the images from the online data archive. The file structure should be properly organized to make it easier to access the data. ENVI can be used to open the data, and the images should becalibrated using the onboard calibration data. The calibration can be performed using the Calibration and Conversion Tool in ENVI, which allows the user to select the proper calibration parameters and converts the data to the desired format.4 Pre-ProcessingOnce the data is prepared and calibrated, the next step is pre-processing the data. This step involves removal of noise, correcting for geometric distortions, and performing atmospheric and radiometric corrections.Noise can be reduced using various techniques such as linear filtering and histogram equalization. Geometric and atmospheric corrections can be performed using the Geometric and Atmospheric Corrections Tool in ENVI. This tool can be used to correct for geometric distortions and apply atmospheric and radiometric corrections.5 Image Enhancement6 Image Classification and Change Detection7 ConclusionIn conclusion, MODIS data can be processed using ENVI to obtain useful information for analysis and visualization. The processing involves data preparation, pre-processing, image enhancement, classification, and change detection. ENVI provides various tools to perform these steps and enable users to generate useful information from MODIS data.。
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。
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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：°- °,°- °）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。
（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μm ~ μm 、μm ~ μm、μm ~ μm，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。
17数据的处理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。
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 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 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 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 的这一功能，可以达到个像元的精度。
同时ENVI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″N1、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。
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）。
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。