MODIS简介
MODIS数据在黑龙江省农业上的应用
考［ Ｅ Ｂ ／ ＯＬ ］ ． （ ２ ０ ０ ６ 一 ｏ ４ — ０ ６ ） ． ｈ ｔ ｔ ｐ： ／ ／ ｗ ｗｗ． ｈ ｂ ｓ ｙ ｎ ｙ ． ｇ ｏ ｖ ． ｃ ｎ ／
Ｔｈｅ Ｐｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ ｏ ｆ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｅ — ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ Ｐｒ ｏ ｆ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎａ ｌ Ｔｅ ａ ｃ ｈ ｅ ｒ ｓ
龙 江 省农 业 旱 情 、 长势、 火点 监 测 和 冰 雪 覆 盖 等 方 面 的 应 用 优 势 。在 介 绍 数 据 应 用 研 究 的 原 理 和 主 要 指 标
后， 提 出 未来 该 数 据 在 黑龙 江 省 农 业 方 面 需 要 加 强研 究的 方 向 。 关键 词 ： ＭＯＤＩ Ｓ； 黑龙江； 农 业 应 用 中 图分 类 号 ： ＴＰ７ ９ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ０ ０ ２ — ２ ７ ６ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ０ １ ２ ９ － ０ ６
像， 因为其 轨道 基 本上 是 和地 球 的 自传 方 向相 互
垂 直 。２ ０ ０ ２年 ５月 ＮＡｓ Ａ 发射 Ａｑ ｕ ａ 卫星 ， 其交
点 时 间为地 方 时间 １ ３ ： ３ Ｏ左 右 ， 故称为 Ｅ ｏＳ Ｐ Ｍ一
１ 。 当地 时 间 １ ３ ： ３ ０由 南 向 北 经 过 赤 道 上 空 ， 凌晨
ａ ｎｄ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ Ｎｅ ｗ Ｒｕ ｒ ａ ｌ Ｃ０ ｎｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ０ ｎ
研究。
１ ： ３ ０由北 向南 经 过赤 道上 空 。 该 卫 星 采 集 下 午
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ ８ — １ ９ 基金项 目： 国防 科 工 局 重 大 专 项 科 研 资 助项 目（ Ｅ ０ ２ ０ １ ／ ｌ １ １ ２ — ２ ） ； 黑 龙 江 省 农 业 科 学 院 青 年 基 金 资 助 项 目（ ２ ０ １ ２ ＱＮ０ ２ ７ ） 作者简介 ： 吴黎 （ １ ９ ８ ３ ～ ） ， 女， 黑龙 江省 哈尔滨 市人 ， 硕 士， 助 理研究员 ， 从 事 农 业 遥 感 技 术 应 用 研 究 。Ｅ — ｍａ ｉ ｌ ： ａ ｒ ｏ ｍａ ｗｕ ＠
MODIS地表温度产品与实测资料对比分析
关 键词 ： ＤＳ资 料 反 演 ；地 表 温 度 ；对 比 ＭＯ Ｉ
Байду номын сангаас
中 图分 类号 ：Ｐ ｌ ４
文献 标 识 码 ： Ｂ
０ 引 言
本 文 Ｅ Ｓ Ｍ０ Ｉ 据 来 源 于 Ｎ Ｓ Ｄ Ｓ数 Ｏ ／ Ｄ Ｓ数 Ａ Ａ ＭＯ Ｉ 据 中 心 处 理 过 的 ＭＯ Ｉ１ Ｄ Ｓ Ｂ数 据 及 派 生 数 据 。 本 文
一
的。但 由于实 测 资料 的观 测 密度 较小 ，导 致通 过实
测 资 料 得 到 的 陆 地 表 面 分 布 图 不 能 象 ＭＯ Ｉ Ｄ Ｓ反 演 的 陆 地 表 面温 度 分 布 图 细 致 。 同时 我 们 可 以看 出
ＭＯＤＩ Ｓ反 演 的 陆 表 温 度 与 地 形 匹 配 的 较 好 ，能 更 加
第 ３期 （ 第 ８ 总 ４期 ）
２０ ０ ８年 ９月
山 西 气 象
Ｎ ． Ｓ ｍ Ｎ ． ４ ｏ ３（ｕ ｏ ８ ）
Ｓｅ ２０ ｐ． ０８
Ｓ Ａ Ｘ ＭＥ Ｅ Ｒ Ｌ Ｇ Ｃ Ｌ Ｑ Ａ Ｔ Ｒ Ｙ Ｈ Ｎ Ｉ Ｔ Ｏ Ｏ Ｏ ＩＡ Ｕ Ｒ Ｅ Ｌ
ＭＯ Ｉ 地表温度产品与实测资料对 比分析 ＤＳ
地 表 面 物 理 过 程 的 一 个 关 键 的 参 数 。它 包 含 了 陆 地
辨 率 ８ｄ合 成 的 ＭＯ Ｉ Ｄ Ｓ陆 地 表 面 温 度 和 辐 射 产 品
（ ＭＯＤＩ Ｌ ｎ Ｓ ｒ ｃ Ｔ ｍｐ ｒｔｒ ａ ｄ ｍｉｓｖｔ Ｓ ａ ｄ ｕ ａ ｅ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｎ Ｅ ｓｉｉ ｆ ｙ
选取 ２０ ０ ５年 １ １月 １日 ～８ 日 Ｔ ＲＡ 卫 星 １ ｍ 分 ＥＲ ｋ
大气水汽含量反演ppt课件
卫星遥感反演大气水汽
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MODIS数据反演大气水汽
一、MODIS传感器简介
中分辨率成像光谱仪（MODIS）是EOS系列卫星的最主要 的探测仪器，是搭载在TERRA和AQUA卫星上的对地观测传 感器。MODIS是现今新一代“图谱合一”的光学遥感仪器， 它具有36个光谱通道，分布在0.4~14μm的电磁波谱范围内， 地面分辨率为250m、500m、1000m,灰度量化等级为12bit， 图幅宽度为2330KM。在对地观测过程中，每秒可以同时获取 6.1M比特来自海陆表面的信息，每天或两天可以获得一次全 球观测数据。
同时，他们给出如下关系式：
系数α，β与太阳天顶角，卫星天顶角等诸多因 素有关，对于复合型地表，上式中α=0.02， β=0.651。R为相关系数。
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MODIS数据近红外波段反演大气水汽
水汽含量的加权平均 不同的水汽吸收通道对水汽变化有不同的敏感度，
反演结果也不尽相同。第17通道位于水汽弱吸收区， 对湿润地区的水汽反演有利；18通道在干燥环境下 对水汽最敏感；19通道则适用于复合型地表环境。 仅用单一通道反演必然导致结果的不精确。因此， 我们可以对不同通道的水汽反演结果根据其敏感系 数进行加权平均，得到的结果将更接近于真实情况。 在相同的大气条件下，平均水汽可用下式计算：
通道的两个象素间亮温比与辐射传输之间的相关性 来反演大气水：
式中,τ212和τ211分别指第4、5通道辐射传输的平方， σ212和σ211指方差。
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MODIS数据反演大气水汽
回归斜率法： 回归斜率法作为大气水函数，是两个通道亮温变
化之间的比率。在大气干燥的情况下，第4、5通道 几乎具有相同的温度，回归斜率近似等于1；大气湿 度不断增加，对第5通道的影响越发显著，两通道间 的差异也就更大。
一种基于数据网格技术的MODIS空间数据服务模型研究
文 章 编 号 ：０ ０ １ ７２ １） １ －０ ９ －０ １ ０ —３ ７ （０ １ １８ ０ ２ ６
Ａ ＯＤＩ ｔ ａ ａ ｅ ｎ ｎ ｅ ｖ ｃ ｏ ｅ ｓ ｄ ｏ Ｍ Ｓ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｇ ｍｅ ｔａ ｄ Ｓ ｒ ｉｅ Ｍ ｄ ｌＢａ ｅ ｎ
Ｄａ ａ Ｇｒ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｔ ｉ ｃ ｎ ｌｇ
ＺＥＮ Ｇ ① ． ｕ — ｉ ０ Ｙｉ ＬＩＧ ｏ ｑｎｇ
（ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｃ ｏ ｌ Ｂ ｉｉｇ Ｆ ｒｓ ｙ Ｕ ｉ ｅｓ ｙ， ｅ ｉ ｇ １ ０ ８ ； ① ｎ ｏ ｍａ ｉ ｈ ｏ ， ｅ ｎ ｏ ｅｔ ｎｖ ｒｉ Ｂ ｉ ｎ ０ ０ ３ ｏ Ｓ ｊ ｒ ｔ ｊ ② Ｃ ｎ ｅ ｏ ａ ｔ ｂｅ ｖ ｔ ｎａ ｄ Ｄ ｇ ｔｌ ａ ｔ Ｃ ｉｅｅ ａ ｅ ｆ Ｓ ｉ ｃｓ Ｂ ｉｉｇ １ ０ ８ ） ｅ ｔｒ ｒＥ ｒ Ｏ ｓｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｉ ｒ ｆ ｈ ｏ ａ Ｅ ｈ， ｈ ｎ ｓ Ａｃｄ ｍｙ ｏ ｃ ｎ ｅ ， ｅ ｎ ０ ０ ６ ｅ ｊ
据分 发管 理 系 统 ， 以将 分 布 的 ＭＯＤ Ｓ数 据 资 源 可 Ｉ
进行 无 缝 集 成 ［ ， ６ 在保 留数 据 源 原 有 数据 组 织 方 ］ 式 和运行 前 提下 ， 在合 理 的层 次进 行 多 源异 构 Ｍ０一 ＤＩ 据 的跨 域 共享 ， 活现有 的空 间数 据存 量 ， Ｓ数 盘 有
图 １ ＭＯ Ｓ数 据 服 务 模 型 组 件 结 构 ＤＩ
模 型组件结 构 如 图 １所示 ， 相关 定义 如下 ： （） １ 数据 源提 供层 包 括 数 据 源封 装 方 法 和 网格 资 源 ＵＤ 注册 中心 。数 据源 层可 以定义 为 以特定 ＤＩ 方式 提供 数据 的查 找 和 下载 操 作 的逻辑 服 务 ， 于 对
EOS_MODIS遥感数据在森林火灾监测中的应用
EOS/MODIS遥感数据在森林火灾监测中的应用发布时间：2022-06-16T09:10:43.328Z 来源：《中国教师》2022年2月4期作者：倪波顺1 ，2 金云1[导读] 森林是宝贵的自然资源，而火灾对森林资源又极具破坏性，倪波顺1 ，2 金云11重庆市铜梁区规划和自然资源局，重庆铜梁 452060 2三峡生态环境遥感研究所，重庆 401331摘要：森林是宝贵的自然资源，而火灾对森林资源又极具破坏性，如何及时有效的监控森林火灾显得极为重要。
MODIS数据因其较高的时间分辨率、适中的空间分辨率在监测森林火灾中得到广泛的应用，GIG和RS的结合极大的提高了对于森林火灾的监控、伪火点的识别、灾后面积的评估等，随着遥感技术的进步，森林火灾监控方法将会得到更加广泛、有效而便捷的应用。
关键字：遥感，MODIS数据，森林火灾监测1、引言森林是宝贵的自然资源，有制造氧气、净化空气、过滤尘埃、保持水土、防风固沙、调节气候，还有维持生态环境的重要功能[1]。
我国的森林资源缺乏，全国人均森林面积和人均森林蓄积分别相当于世界人均水平的1/5和1/8，且森林质量不高，平均每公顷蓄积量只有78. 06立方米，相当于世界平均水平的68%；郁闭度0.2-0.3的林分面积占林分总面积20.1%。
森林资源不仅是林地生态系统的重要组成部分，也是中华民族的绿色生态屏障[2]。
森林火灾是一种世界性的严重自然灾害，既破坏森林资源，对野生生物和人的生命则产造成损害，又对区域生态环境和全球气候系统造成严重影响，可能直接影响辐射平衡和全球气候系统[3]；火灾会破坏区域生态环境的生产功能，导致动物栖息地和生物多样性的减少，改变植被演替方式和生物营养循环[4]。
其中我国是重、特大森林火灾高发区，特别是在东北森林与华南森林，及时、准确地检测到火灾的发生己成为国内外研究的热点之一遥感（Remote Sensing，RS）、地理信息系统（Geography Information System，GIS）技术为人类研究防灾减灾工作提供了有效乎段。
基于MODIS数据的秸秆焚烧遥感监测研究
安徽农学通报2023年15期资源·环境·植保基于MODIS数据的秸秆焚烧遥感监测研究——以安徽省为例朱孟磊杨培松（宿州市自然资源勘测规划设计院，安徽宿州234000）摘要每年9月中旬至10月下旬是安徽农作物收获的时段，秸秆焚烧现象较为普遍。
监测人员现场调查可获取秸秆焚烧地点和焚烧程度，但监测规模和力度有限，无法大范围获取焚烧现场状况，从而无法进行有效的治理。
卫星遥感技术能够迅速获取大范围的秸秆焚烧火点位置，可对近期秸秆焚烧火点增加情况进行了解，具体分布情况进行分析比对。
本文基于MODIS提供的热异常数据以及MCD12Q1土地覆盖数据，通过MRT、ENVI遥感图像处理软件首先对原始数据进行格式转换和投影转换的操作，使其具备投影信息，并将热异常数据和土地覆盖数据转换为同一投影同一基准面下，然后再提取火点和农用地信息，并将两者信息求交集得出最终结果。
从而动态监测秸秆焚烧火点的位置信息，便于实施合理高效的禁烧政策。
关键词MODIS；秸秆焚烧；遥感监测；安徽省中图分类号F321.1文献标识码A文章编号1007-7731（2023）15-0093-06秸秆是指水稻、玉米等农作物收获果实后留下来的难以被合理利用的部分[1]。
我国每年产生的秸秆量较大，秸秆资源位于全世界第一位，占比高达30%[2]。
鉴于此，本文基于MODIS数据对安徽省秸秆焚烧动态变化进行了遥感监测研究，以期为秸秆监测提供参考。
1秸秆焚烧监测研究现状我国遥感卫星经过几十年的发展，已被广泛应用于资源环境、水文、气象、地质、测绘等领域。
现阶段，国内外秸秆焚烧监测研究基本以MODIS数据为数据源，具有众多光谱波段的特性决定了MODIS在理论上为提取火点提供了可能。
国内还常用环境小卫星红外相机拍摄的影像作为火点识别的数据来源[3]。
王子峰等[4]利用EOS/Terra卫星的MODIS数据并结合IGBP地表分类数据，再依据火点像元的各种辐射统计特性，将火点分为秸秆焚烧、林火、草原火3种类型，提高了火点的判别率；段卫虎等[5]、胡梅等[6]利用MODIS数据分别对森林火点、秸秆焚烧火点进行判别监测，证实了MODIS数据用于火点监测的可能性，并表明利用阈值监测的火点精度与地区背景值具有一定的关系。
MODIS遥感数据特征及其压缩技术研究
首先简要地概述 Ｅ Ｓ ＭＯ Ｉ Ｏ 及 ＤＳ特性 ， 接着分 析 ＭＯ Ｉ ＤＳ数据特征 ， 总结当前 出现 的各类 ＭＯ Ｉ Ｄ Ｓ数据压 缩技术 ， 最后介绍 几 种典 型算法 。 关键词 ＭＯ Ｉ 数据压缩 ＤＳ
Ｔ ２４ Ｐ７
冗余
小波变换
Ｊ Ｅ ２０ Ｐ Ｇ ００
中 图分 类 号
要 压缩 ＭＯ Ｉ 据 ， 先 了解其 特 征 ， 其是 Ｄ Ｓ数 需 尤
冗余性 。下面， 我们将从空间冗余和谱问冗余两方
面来分 析 ＭＯ Ｉ ＤＳ图像 数据 特征 。 （） １ 空间冗 余 ： 指每 个谱 段 内某 一像 素 与 其 是 相 邻像 素之 间 的相 似性 ， 图像 的 自相 关 函数 ｒｆ 用 （，
其 中 ＸＹ 为 图 像灰 度 函数 。对 公 式 （ ） ，） １ 进行 归
化 和离散 化处 理 ：
Ｍ
，
存 的价值 ， 以对 存 取 和 传 输提 出 了较 高 的要 求 。 所 但 目前 受到 频率 资源 的限制 ， 接传输 和存 储所 需 直 要 的条件 难 以满 足 ， 就 要求 进 行 压 缩 ， 这 因而 研 究 ＭＯ Ｉ ＤＳ数据 压缩 技术 意 义十分 重 大 。
相关 函数 。 对公式 （ ） 一化 离散化处 理 ： ４归
收 到本 文 时 间 ：０６年 １ ２０ ０月 １ 日 ９
作 者简 介 ： 肖政 ， ， 男 硕士研 究生 ， 研究方 向 ： 计算机应 用 。易善桢 ， ， 男 研究 员 ， 研究方 向 ： 空间信息 智能集 成 与模 式 匹配 ， ｂＧ Ｓ 遥感与空 间分析 等。 Ｗｅ Ｉ ，
维普资讯
测（ ） ４ 用途广 泛 ， 足 各种科 学 观测需 要 。 满
地理空间数据云平台
5
2. 数据资源
镜像数据：目前拥有的数据资源包括LANDSAT、MODIS、EO-1、 DEM、NCAR、NOAA及LUCC数据集等。截止到2013年8月，累 积数据实体数达到300TB，数据超过600万条目，并且大部分数 据实现了在线服务。 数据产品：除了进行国内原始数据的镜像之外，平台在综合调研 国内外发展趋势和国内用户需求的基础上，开展了高质量数据增 值产品加工，并积累了一批数据产品。
全球1KM地表覆盖类型半年合成L3产品
500m 500m 250m 250m 1000m 1000m
6000m
500m
1000m
8 Day Daily Daily 8 Day Daily 8 Day
Daily
Yearly
Yearly
全球500m分辨率植被指数16天合成 500m 16 Day
全球1KM分辨率植被指数16天合成 1KM月植被指数L3产品 全球250m分辨率植被指数16天合成
（2）LANDSAT-GLS全球陆地调查数据
数据简介：Global Land Survey（GLS）是美国NASA和USGS 面向全球土地利用和土地覆被变化研究生产的一套高质量 LANDSAT影像。
生产过程：选取了夏季、少云的高质量（ETM+、TM、MSS、 ALI）影像，通过几何校正、地形校正、去云等一些列处理，加工 生成不同时间段覆盖全球的GLS数据产品。比如GLS2005进行了 正射投影转换、ETM数据修复、EO-1数据补充等。是一套支撑全 球研究的高质量数据集。
数据量超过5TB，实体文件接近3万条，全球覆盖
12
2. 数据资源--镜像数据--LANDSAT系列
（2）LANDSAT-GLS全球陆地调查数据
MODIS数据反演地表温度的应用研究
第24卷 第3期干 旱 区 资 源 与 环 境Vol.24 No.3 2010年3月Journal of A rid Land Res ources and Envir onment Mar.2010文章编号:1003-7578(2010)03-051-04MOD IS数据反演地表温度的应用研究3赵少华1,邱国玉2,秦其明1,杨永辉3,熊育久2(1.北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871; 2.地表过程与资源生态国家重点实验室(北京师范大学);北京师范大学资源学院,北京100875;3.中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心;河北省节水农业重点实验室,石家庄050021) 提 要:在近年来提出的两种温度劈窗算法中,研究采用Sobrino等(2003)的辟窗算法和NDV I阈值法获取地表比辐射率,并结合M ao等(2005)劈窗算法中对大气水汽含量的估算,反演了山西省三个时相的地表温度。
从反演的LST分布图上发现,该反演算法与LST产品比较符合。
同时以其中的一个时相为例,利用LST产品对反演的精度进行了验证,结果发现反演值和产品二者的最大值、最小值和平均值的误差值分别为1.08℃、0.16℃和0.75℃,其均方根误差R MSE达1.30℃,具有较高的精度,从而表明该法反演地表温度的可行性,并化简了地表温度遥感估算的难度,在不依赖于地面实测资料的情况下,可准确快速地大面积遥测农业环境温度,有助于监测农业旱情。
关键词:地表温度;比辐射率;水汽含量;MOD I S中图分类号:TP79 文献标志码:A 地表温度(Land Surface Te mperature)是全球和区域尺度上陆气界面过程之间相互作用和能量通量传输的一个重要参数,被广泛应用于国防军事、农业环境、资源生态等各种科学研究之中,特别是在农业环境方面的研究,乃是一个重要领域,因此准确获取其分布的时空状况具有非常重要的意义[1]。
关于MODIS卫星数据的几何校正方法
关于MOD IS卫星数据的几何校正方法郭广猛(中科院地理科学与资源研究所北京,100101)摘要:M OD IS(M OD erate-reso lu ti on I m aging Spectro radi om eter)L1B产品中存在着bow tie effect,即“双眼皮”现象,几何校正之后仍无法去除,因此必须在几何校正之前加以去除。
本文使用bu ilt GL T和expo rt GCP两种方法对M OD IS数据进行几何校正,结果表明两种方法的效果都比较准确。
但是前一种方法运算耗时太多,因此建议采用后一种方法校正。
关键词:M OD IS;几何校正;Bow tie effect中图分类号:T P751 文献标识:A 文章编号:1000-3177(2002)-67-026-03 1999年12月美国的T ERRA卫星发射成功,星上搭载的中分辨率成像光谱仪M OD IS (M OD erate-reso lu ti on I m aging Sp ectro radi om eter)是该星上唯一实行全球免费接收的传感器。
M OD IS具有36个波段(0.405～14.385um),拥有250m、500m、1000m三个不同的空间分辨率,扫描宽度2330km,只需2～3轨即可覆盖全国,相对于现在常用的NOAA-AV HRR数据(5个波段,分辨率1.1km)有了极大改进,这些数据将在地球科学的综合研究和海洋、陆地、大气的专门研究中发挥重要作用。
1 去除处理“双眼皮”现象(bow tie effect)M OD IS数据经辐射校正之后生成的L1B产品中存在着独有的“双眼皮”现象(bow tie effect),使得M OD IS的边缘数据无法使用,影响了数据的实际应用,因几何校正亦无法去除“双眼皮”现象,因此必须在几何校正之前就加以去除。
“双眼皮”现象表现为相邻两个扫描行之间有部分数据相同,越向边缘重复数据越多,在线状地物附近表现尤为明显,见图1所示,河流不仅左右错开,而且上下有部分重叠。