遥感信息 遥感应用 ２０１２．２
基于ＭＯＤＩＳ数据的玛纳斯河山区
雪盖年内变化特征研究
林金堂①，②，冯学智①，肖鹏峰①，李晖①
（①南京大学地理信息科学系，南京２１００９３；②闽江学院地理科学系，福州３５０１０８）
摘要：基于２０００年～２０１０年的ＭＯＤＩＳ／Ｔｅｒｒａ积雪８ｄ合成数据（ＭＯＤ１０Ａ２）与ＤＥＭ数据，通过计算和分析不同高程带、不同坡向和不同坡度的积雪覆盖率，研究了新疆玛纳斯河山区雪盖的年内变化特征。结果表明：①研究区平均积雪覆盖率最高为一月中旬的６７．８％，最低为七月中旬的１１．９％，年内变化总体上呈Ｖ字型，积雪分布与气温关系密切；②可将研究区雪盖年内分布情况归纳为１６００ｍ以下、１６００ｍ～３８００ｍ和３８００ｍ以上共三个高程带，各高程带内雪盖分布的年内变化较为相似，不同高程带则差异明显。从年内波动情况来看，低海拔地区年内波动幅度最大，随着海拔上升，波动幅度逐渐减小；③３８００ｍ以下各坡向和坡度地区积雪覆盖率均表现为一月最高，七月最低，四月和十月介于二者之间，而３８００ｍ以上地区积雪覆盖率全年最高值则出现在四月和十月；④各坡度和坡向区域雪盖的年内变化与所在高程带的总体情况基本相似，说明坡度和坡向对雪盖分布的影响是在高程影响的基础上产生的。
关键词：玛纳斯河；卫星雪盖；年内变化；积雪覆盖率
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３１７７．２０１２．０２．００４
中图分类号：ＴＰ７９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－３１７７（２０１２）１２０－００２０－０５
Ｉｎｎｅｒ－ａｎｎｕａｌ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｎｏｗ Ｃｏｖｅｒ ｉｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓ Ａｒｅａ
ｏｆ Ｍａｎａｓ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＭＯＤＩＳ
ＬＩＮ Ｊｉｎ－ｔａｎｇ①，②，ＦＥＮＧ Ｘｕｅ－ｚｈｉ①，ＸＩＡＯ Ｐｅｎｇ－ｆｅｎｇ①，ＬＩ Ｈｕｉ①
（①Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９３；
②Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｍｉｎｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｉｎｎｅｒ－ａｎｎｕａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｉｎ ｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓ ａｒｅａ ｏｆ Ｍａｎａｓ ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ｉｓ ｓｔｕｄｉｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒｆｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｌｔｉｔｕｄｅ，ｓｌｏｐｅ ａｎｄ ａｓｐｅｃｔ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｆｒｏｍ ｒｅｍｏｔｅｌｙ ｓｅｎｓｅｄ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｐｒｏｄｕｃｔ（ＭＯＤ１０Ａ２）ｆｒｏｍ ２０００ｔｏ２０１０．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅ ｍｅａｎ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｆｒａｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈｉｎ ａ ｙｅａｒ ｓｈｏｗｓ ａ Ｖ－ｓｈａｐｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｆｒａｃｔｉｏｎ（６７．８％）ｉｎ ｍｉｄ－Ｊａｎｕａｒｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｉｎｉｍｕｍ（１１．９％）ｉｎ ｍｉｄ－Ｊｕｌｙ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｅ ｉｎｎｅｒ－ａｎｎｕａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｍａｙ ｂｅ ａｇ－ｇｒｅｇａｔｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｒｅｅ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｚｏｎｅｓ，ｉ．ｅ．＜１６００ｍ，１６００－３８００ｍａｎｄ＞３８００ｍ．Ｔｈｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｆｒａｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈｉｎ ａｙｅａｒ ｄｅｃｒｅａｓｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｒｉｓｉｎｇ ｏｆ ａｌｔｉｔｕｄｅ．Ｔｈｉｒｄ，ｔｈｅ ｐｅａｋ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｆｒａｃｔｉｏｎ ａｐｐｅａｒｓ ｉｎ Ｊａｎｕａｒｙ ｉｎ ａｒｅａｓ ｂｅｌｏｗ ３８００ｍ，ｗｈｉｌｅ ｉｔ ｈａｓ ｔｗｏ ｐｅａｋｓ ｉｎ Ａｐｒｉｌ ａｎｄ Ｏｃｔｏｂｅｒ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｎ ａｒｅａｓ ａｂｏｖｅ ３８００ｍ．Ｆｏｕｒｔｈ，ｔｈｅ ｉｎｎｅｒ－ａｎｎｕａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｌｏｐｅ ａｎｄ ａｓｐｅｃｔ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｚｏｎｅ ａｒｅ ｑｕｉｔｅ ｓｉｍｉｌａｒ，ｗｈｉｃｈ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｏｌｅｓ ｏｆ ｓｌｏｐｅ ａｎｄ ａｓｐｅｃｔｉｎ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｒｅ ｂｏｔｈ ｌｅｓｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｔｈａｎ ａｌｔｉｔｕｄｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｍａｎａｓ ｒｉｖｅｒ；ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ；ｉｎｎｅｒ－ａｎｎｕａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ；ｓｎｏｗ ｃｏｖｅｒ ｆｒａｃｔｉｏｎ
收稿日期：２０１１－０３－１０ 修订日期：２０１１－０５－０３
基金项目：干旱区水循环与水利用新疆自治区重点实验室开放课题（ＸＪＹＳ０９０７－２００９－０４）。
作者简介：林金堂（１９７７～），男，福建莆田人，闽江学院讲师，南京大学博士研究生，主要从事资源环境遥感研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｔ－ｌｉｎ＠１６３．ｃｏｍ
通讯作者：冯学智（１９５３～），男，教授，主要从事遥感图像处理，雪冰灾害监测等领域的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｚｆ＠ｎｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
１ 引 言
积雪是自然界中最活跃的自然因子，大面积雪盖的分布可影响区域的能量平衡和水资源分配。由于高反照率的特性，积雪会大量反射到达
地表的太阳短波辐射，从而影响地表能量平衡［
１］
。在我国西北干旱地区，融雪水资源对区域社会经济发展和人民生活意义重大，农业灌溉高度依赖于积
雪融水［
２］
。随着遥感技术的兴起和发展，卫星雪盖成为积雪研究的主要数据来源，在雪盖快速制图、积雪动态
监测、融雪径流模拟、雪灾监测与评估等研究［３～９］
中
得到广泛应用。１９９９年１２月１８日在美国成功发射的Ｔｅｒｒａ卫星上搭载的中分辨率成像光谱仪（ＭＯＤＩＳ）是地球观测系统（ＥＯＳ）计划中用于观测全球生物和物理过程的重要仪器，在０．４１２μ
ｍ～１４．２４μｍ的电磁波谱范围内有３６个离散波段，每１天～２天对地球表面观测一次，
空间分辨率可达到２５０ｍ［１０］
。ＭＯＤＩＳ为大范围积雪研究提供了难得
的历史机遇。
玛纳斯河是天山北麓最大的内陆河，由于地处欧亚大陆腹地，远离海洋，使得海洋水汽难以进入，山区冰雪融水成为玛纳斯河径流量的重要补给来源。由于玛纳斯河中上游山区积雪的年内变化特征对径流量及其年内分配具有显著影响，本研究利用２０００年～２０１０年的ＭＯＤＩＳ积雪产品数据
（ＭＯＤ１０Ａ２），对玛纳斯河山区积雪覆盖的年内变化特征进行深入探讨，旨在研究玛纳斯河山区积雪覆盖在年内的变化规律。
２ 研究区概况
玛纳斯河山区的融雪水资源是径流的重要组成部分，因此本文以玛纳斯山区为主要研究区域（图１
），涉及研究范围包括玛纳斯河、金沟河、塔西河以及呼图壁河的中上游山区，介于４３°０６′～４４°０４′Ｎ和８５°００′～８
６°２１′Ｅ，高程介于７４３ｍ～５１５２ｍ
。图１ 研究区ＤＥＭ
表１ 研究区分高程带地形信息
高程带面积ｋｍ
２
比重％各坡向面积占所在高程带的比重％
各坡度面积占所在高程带的比重％
北坡东北坡东坡东南坡南坡西南坡西坡西北坡
＜１５°１５°～２５°２５°～４
５°＞４５°８００ｍ以下２．５８
０．０２ ７．８６ ４．０９ ２４．８４ １８．８７ ２．８３ ０．００ ０．９４ ４０．５７ ８０．８２ １７．６１
１．５７ ０．００８００ｍ～１２００ｍ
７１７．６３ ６．３５ ３９．６４ １９．４２ ９．３５ ３．３９ １．２１ ３．８７ ６．３０ １６．８３ ９３．９４ ４．４０
１．６５ ０．０１１２００ｍ～１６００ｍ１０４７．２０ ９．２７ ２４．７２ ２２．９５ １２．５２ ５．５９ ３．７９ ５．３７ ７．１２ １７．９３ ８３．１０ １２．９９
３．８３
０．０８
１６００ｍ～２７００ｍ１８１９．６８ １６．１１ １９．０２ １８．５２ １３．６９ ８．６２ ６．９３ ７．７４ １０．３５ １５．１２ ２６．４２ ２７．６４ ４３．８４ ２．１０２７００ｍ～３０００ｍ１１５３．８５ １０．２１ １２．９６ １２．２０ １１．３０ １１．６０ １７．８２ １２．０４ １０．６６ １１．４３ ２８．５８ ２２．９９ ４６．５６ １．８７３０００ｍ～３８００ｍ４３３０．７０ ３８．３３ １１．８１ １３．１８ １３．８０ １１．２７ １３．４８ １１．４２ １２．７９ １２．２５ １９．７９ ２５．３２ ５２．９３ １．９７３８００ｍ以上
２２２５．９４ １９．７０ １０．０１ １３．０７ １５．１４ １３．４７ １１．９４ １１．５４ １２．９７ １１．８５ １７．３８ ２０．０６ ５８．１３ ４．
４４２０１２．２ 遥感应用 遥感信息
为了研究雪盖在不同高程带的年内变化规律，根据新疆综合自然区划概要［１１］，将研究区划分为七个高程带，分别为梭梭荒漠带（８００ｍ以下）、草原至半灌木过渡带（８００ｍ～１２００ｍ）、山地草甸草原带（１２００ｍ～１６００ｍ）、云杉林带（１６００ｍ～２７００ｍ）、高山嵩草草原带（２７００ｍ～３０００ｍ）、高山垫状植被带（３０００ｍ～３８００ｍ）以及冰雪带（３８００ｍ以上）。为了研究雪盖在不同坡向的年内变化规律，将研究划分为８个坡向，分别是北坡（０°～２２．５°和３３７．５°～３６０°）、东北坡（２２．５°～６７．５°）、东坡（６７．５°～１１２．５°）、东南坡（１１２．５°～１５７．５°）、南坡（１５７．５°～２０２．５°）、西南坡（２０２．５°～２４７．５°）、西坡（２４７．５°～２９２．５°）以及西北坡（２９２．５°～３３７．５°）。为了研究雪盖在不同坡度下的年内变化规律，将研究区划分为四个坡度段，分别是１５°以下、１５°～２５°、２５°～４５°、４５°以上。各高程带面积及不同坡向和坡度所占比重详见表１。
３ 数据源
本文所用积雪资料为美国国家雪冰数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｎｓｉｄｃ．ｏｒｇ／ＮＡＳＡ／ＭＯＤＩＳ）提供的空间分辨率为５００ｍ的ＭＯＤＩＳ／Ｔｅｒｒａ积雪８ｄ合成数据（ＭＯＤ１０Ａ２）。选用了覆盖研究区的ｈ２４ｖ０４片从２０００年４月３０日至２０１０年４月２３日的积雪数据。已有相关研究对所用遥感数据精度进行验证，平均积雪识别率达８７．３％［１２］。
本文使用的ＤＥＭ数据是来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站（ｈｔｔｐ：／／ｄａｔａｍｉｒｒｏｒ．ｃｓｄｂ．ｃｎ）的ＳＲＴＭ数据，空间分辨率为９０ｍ。
４ 雪盖年内变化
为了从整体上了解玛纳斯河山区积雪覆盖在年内的变化情况，计算了各时间段的平均积雪覆盖率并进行三点滑动平均处理，同时由于研究区范围内没有气象站，利用距离研究区最近的石河子气象站的１９５３年－１９９６年气温数据求得月平均气温以近似反映研究区基本规律，综合以上计算和处理结果制作了图２。研究区平均积雪覆盖率最高为一月中旬的６７．８％，最低为七月中旬的１１．９％，年内变化总体上呈Ｖ字型。相反，研究区年内月平均气温最高值为七月的２５℃，最低值是一月的－１６．２℃，年内变化呈倒Ｖ字型，说明研究区积雪年内分布与气温关系密切
。
图２ 平均积雪覆盖率年内变化与月平均气温
５ 高程差异分析
利用研究区雪盖数据和ＤＥＭ数据，计算了不同高程带每８ｄ的平均积雪覆盖率，进行三点滑动平均并制作了图３。很明显，雪盖年内分布情况可以归纳为三个高程带，即１６００ｍ以下、１６００ｍ～３８００ｍ和３８００ｍ以上。１６００ｍ以下区域：１０月上中旬开始积雪覆盖率迅速上升，至１２月中旬达到最高值；１２月中至翌年２月底，雪盖丰富，接近１００％；２月底开始积雪迅速消融，至４月下旬基本无积雪覆盖；５月初至１０月初无积雪覆盖。１６００ｍ～３８００ｍ区域：９月初开始积雪覆盖率逐渐上升，至１１月下旬达到最高值５０％左右，此后一直持续到翌年３月底，覆盖率均稳定在４０％以上，４月初开始消融，至６月底７月初消融完毕。３８００ｍ以上区域：全年积雪覆盖率均高于５０％。积雪覆盖率年内分布出现明显的双峰型特征，从７月中旬的５０％左右，至１０月份达到８０％，翌年１月份下降至７０％，４月份上升至８０％。从年内波动情况来看，低海拔地区年内波动幅度最大，随着海拔上升，波动幅度逐渐减小
。
图３ 不同高程雪盖年内变化
遥感信息 遥感应用 ２０１２．２
６ 坡度差异分析
为了分析不同坡度地区雪盖的年内变化情况，制作了分坡度雪盖年内变化图并进行三点滑动平均处理（图４）。从图４可以看出各坡度积雪覆盖率均在７月份达到年内最低；坡度１５°以上地区雪盖的年内变化较为相似，与１５°以下地区有明显区别；１５°以下地区的积雪覆盖率在三月中旬以前和十一月中旬以后明显高于其他地区，而在三月中旬至十一月中旬之间持续低于其他地区，使得该地区雪盖的年内波动幅度显著高于其他地区。
为了分析不同高程带上坡度对雪盖年内变化的影响，制作了分高程带分坡度雪盖年内分布曲线（图５）。雪盖年内变化特征主要表现为：①随着海拔上升，各坡度地区积雪覆盖率的年内分布逐渐由Ｕ型向Ｖ型过渡，且年内波动幅度均逐渐缩小；②３０００ｍ以下地区冬季积雪覆盖率随坡度增加明显下降，而３０００ｍ以上地区雪盖分布与坡度的
关系较为复杂；③３８００ｍ以下地区各坡度地区积雪覆盖率主要表现为一月最高，七月最低，四月和十月介于二者之间，而３８００ｍ以上地区积雪覆盖率全年最高值出现在四月和十月；④各坡度区域雪盖的年内变化与所在高程带的总体情况基本相似，说明坡度对雪盖分布的影响是在高程影响的基础上产生的
。
图４
不同坡度雪盖年内变化
图５ 分高程带不同坡度雪盖年内变化
７ 坡向差异分析
为了分析不同坡向雪盖的年内变化情况，制作了分坡向雪盖年内分布图并进行三点滑动平均处理（图６）。不同坡向雪盖年内变化主要表现为：①各坡向积雪覆盖率均在７月份达到年内最低；②东、西坡雪盖年内变化极为相似，且东坡雪盖始终略高于西坡；③西北坡、北坡和东北坡的积雪覆盖率在三月中下旬以前和十一月中旬以后明显高于其他地区，而在三月中下旬至十一月中旬之间则持续低于其他地区，使得该地区雪盖的年内波动幅度显著高于其他地区；④在冬季，
东南坡、南坡和西南坡的积雪覆盖率显著低于西北坡、北坡和东北坡，而东、西坡则介于二者之间。
为了分析不同高程带上坡向对雪盖分布的影响，制作了分高程带分坡向雪盖年内分布曲线（图７）。雪盖年内变化特征主要表现为：①随着海拔上
升，各坡向积雪覆盖率的年内分布呈Ｕ型向Ｖ型过渡的特征，且年内波动幅度均逐渐缩小；②大部分高程带冬季积雪覆盖率呈北坡、东北坡和西北坡最大，东坡和西坡次之，南坡、东南坡和西南坡最小的规律，只有２７００ｍ－３０００ｍ高程带出现异常，（结合表１
），这种现象主要是由于位于研究区南部的流域分水岭以南的这部分积雪所致，该区域主要位于南坡，
２０１２．２ 遥感应用 遥感信息
高程主要介于２７００ｍ～３０００ｍ之间，同时该区域在冬季几乎完全被积雪覆盖，使得２７００ｍ～３０００ｍ高程范围的雪盖年内变化呈现图７（ｄ）的规律；③３８００ｍ以下地区各坡向积雪覆盖率均表现为一月最高，七月最低，四月和十月介于二者之间，而３８００ｍ以上地区四月和十月的积雪覆盖率为全年最高；④各坡向雪盖的年内变化与所在高程带的总体情况基本相似，
说明坡向对雪盖分布的影响也是在高程影响的基础上产生的
。
图６
不同坡向雪盖年内变化
图７ 分高程带不同坡向雪盖年内变化
８ 结束语
利用２０００年～２０１０年的ＭＯＤＩＳ／Ｔｅｒｒａ积雪
８天合成数据（ＭＯＤ１０Ａ２），结合研究区ＤＥＭ数据，对玛纳斯河山区雪盖年内变化特征进行研究，得出以下几点结论：
（１
）研究区平均积雪覆盖率最高为一月中旬的６７．８％，最低为七月中旬的１１．９％，
年内变化总体上呈Ｖ字型，积雪年内分布与气温关系密切；（２）可以将研究区雪盖年内变化情况归纳为３个高程带，即１６００ｍ以下、１６００ｍ～３８００ｍ和３８００ｍ以
上。各高程带内雪盖分布的年内变化较为相似，而高程带之间则具有明显的差异。从年内波动情况来看，低海拔地区年内波动幅度最大，随着海拔上升，波动幅度逐渐减小；
（３）３８００ｍ以下地区各坡向和坡度地区积雪覆
盖率均表现为一月最高，
七月最低，四月和十月介于二者之间，而３８００ｍ以上地区积雪覆盖率全年最高值则出现在四月和十月；
（４
）各坡度和坡向区域雪盖的年内变化与所在高程带的总体情况基本相似，说明坡度和坡向对雪盖年内分布的影响是在高程影响的基础上产生的。
参考文献
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卫星雪盖制图中的一些技术问题［Ｊ］．遥感技术与应用，１９９１，６（４）：１０－１５．（下转第８０页）
在地质构造线附近；②几个已知的铁矿点上或周围都存在着大量的蚀变信息，这一情况尤其明显地反映在从雾岭铁矿到备战铁矿这一条已知的铁铜矿成
矿带上；③从整个蚀变信息提取的情况来看，影像中的蚀变信息几乎没有同其他很明显的背景地物如：水系、冰川、植被、道路和居民地等有混淆
。
图５ 绿帘石化信息提取结果（图中红色的部分为矿化蚀变）
因此，
由以上的分析可以看到，本次针对新疆西天山以查岗诺尔－智博－敦德－备战铁矿带为中心的高寒山区所提出的定量光谱角分类法研究取得了较好的效果，达到了预期的蚀变信息提取目的。
４ 结束语
通过本次研究可以看出，利用ＥＴＭ＋多光谱遥
感数据及本文所提出的方法，对于在一些缺乏地质工作的高寒山区提取绿帘石化蚀变信息有着较好的效果。这对今后类似地区的矿化蚀变信息提取研究有着重要的参考价值，同时也对地质找矿和圈定成矿靶区工作起到了一定的作用。
参考文献
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（上接第２４页）
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ａｎｄ ｃｌｉ－ｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ ｒｉｏ ｇ
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张学通，李霞，等．北疆牧区ＭＯＤＩＳ积雪产品ＭＯＤ１０Ａ１和ＭＯＤ１０Ａ２的精度分析与评价［Ｊ］．冰川冻土，２００７，２９（５）：７２２－７２９．
EOS-MODIS 1B数据格式与应用 王正兴，陈文波，邓芳萍，曹云刚 中国科学院地理科学与资源研究所 全球变化信息研究中心 2004年11月2日， 中国科学院资源环境科学信息中心，兰州 报告提纲 1、什么是MODIS 1B数据，已经作了那些校正？ 2、MODIS 1B 数据结构：HDF 与HDF-EOS 简介 3、MODIS 1B 数据结构示例 4、MODIS 1B 数据内容：正常数值与异常数值。 5、MODIS 1B 数据：与时间有关的因素。
1、什么是 MODIS 1B 数据？ 是MODIS 44种系列数据产品中的一种，产品编号为 MOD02 ( Terra-MODIS)/ MYD02(Aqua-MODIS); 是经过仪器标定的数据产品，但是没有经过大气校正； 是包含有地理坐标产品的数据，但是“科学数据”和“地理数据”还没有连接，直接 显示时，边缘存在“蝴蝶结”（Bow-tie）现象； MODIS 1B 数据采用层次数据模型（HDF）或其对地观测扩展（HDF-EOS），这些模 型有不同版本，受不同软件支持。本培训使用软件为ENVI3.X软件。 具体讲，L1B 程序校正了反射波段探测器中未加工的数字信号（DN）中所有已知仪器误差，输出经过校正的（dn。）。这些校正包括： 电子偏移 在“模拟-数字”转换器里的非线性问题 扫描镜反射的角度变异 由于仪器和焦平面变异引起的增益的变化 在短波红外波段外的光谱响应，如波段5，6，7和波段26。 dn*之后，L1B根据每个波段内不同探测器之间变异参数，把dn*教正为dn**。由于dn**的数据量很大（小数，需要用浮点储存），为了节省空间,在反射太阳波段的科学数据中进行尺度转换，用 16-bit 整数表示法。实际上，16-bit中的15-bit用于储存有效数据；第16-bit 储存几类无效数据。 2、MODIS 1B 数据结构：HDF 与HDF-EOS 简介 HDF：分等级的数据格式（层次结构，树结构） HDF-EOS：是对地观测系统（EOS）对HDF的扩展。 重要性：HDF-EOS 已经被美国对地观测系统的数据与信息系统（EOSDIS）选定为 数据标准，许多由美国政府合同支持的产品和免费软件等都以此为基础。如Terra, Aqua, Landsat ETM。 开发和维护：伊利诺斯州大学的美国国家超级计算应用中心（NCSA） （https://www.doczj.com/doc/7e7319984.html,）。 说明：我们可能已经使用过许多数据而不一定知道该数据的结构，如GeoTiff。重要 的是，需要了解那些软件能够识别这些数据结构。具体到HDF,它的结构可能很简单，也可能很复杂。我们的目的是使用MODIS 数据，并不意味着先要了解所有的结构。
EOS/MODIS 1B 数据集格式说明 张里阳 一、 HDF文件格式 1．概述 HDF 是美国国家高级计算应用中心（National Center for Supercomputing Application）为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式。一个HDF文件中可以包含多种类型的数据，如栅格图像数据，科学数据集，信息说明数据。这种数据结构，方便了我们对于信息的提取。例如，当我们打开一个HDF图像文件时，除了可以读取图像信息以外，还可以很容易的查取其地理定位，轨道参数，图像噪声等各种信息参数。HDF 的数据结构是一种分层式数据管理结构。通过下例我们可以有个概念上的了解。 图3 HDF数据结构例图 2．HDF数据结构特点 HDF是一个能够自我描述、多目标、用于科学数据存储和分发的数据格式。它针对存储和分发科学数据的各种要求提供解决方法。HDF设计特点为： · 自我描述：一个HDF文件中可以包含关于该数据的全面信息。 · 多样性：一个HDF文件中可以包含多种类型的数据。例如，可以通过利用适当的HDF 文件结构，在某个HDF文件中存储符号、数值和图形数据。
· 灵活性：可以让用户把相关数据目标集中一个HDF文件的某个分层结构中，并对其加以描述。同时可以给数据目标记上标记，方便查取。用户也可以把科学数据存储到多个HDF文件中。 · 可扩展性：在HDF中可以加入新数据模式，增强了它与其它标准格式的兼容性。 · 独立性：HDF是一种同平台无关的格式。HDF文件在不同平台间传递而不用转换格式。 3．为什么建立HDF 人们通常在不同机器上建立、处理数据。在处理过程中，除了原始数据信息以外，无疑会产生大量的结果、辅助、说明等信息，这些信息由于具有不同的格式，所以往往被存于不同的文件中。这样，在数据共享过程中，我们不得不利用各种软件将其打包，进行传输。即便如此，也难免会出现遗漏或出错现象，造成了许多不必要的麻烦。HDF通过提供“总体目录结构”来处理这类问题： ·为程序提供一种机制，使它能够直接从嵌套的文件中获得信息。 ·可以将不同类型的数据源存于同一个文件中，而这些数据源又可以同时包含其数据信息和和其它相关信息。 ·对常用数据集的格式和描述标准化。 ·鼓励所有机器和程序使用标准数据格式，产生包括具体数据的文件。 4．HDF数据类型 HDF有6种主要数据类型：栅格图象,调色板，科学数据库，注释，Vdata和Vgroup。 图4给出了这6种数据类型的说明。 图4 HDF 数据类型
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
一般说来，用ENVI打开MODIS HDF数据有以下几种方式： 第一种是直接用File->Open Image File打开，主要是针对Level1B数据和Level2数据的部分波段。以MOD021KM数据为例，采用这种方式打开得到的图像是定标后的反射率、辐射亮度以及发射率数据，即图像灰度具有明确的物理含义，不需要再进行波段运算进行定标。这种方法打开数据速度快，但是适用的数据有限，打开后得到的图像波段也有限。比如MOD02数据中也有经纬度、太阳/传感器天顶角、方位角波段，用这种方式就无法打开。 第二种是是用File->Open External File->Generic Formats->HDF打开，可打开各种产品。该方法实际上是打开HDF文件，特别是像MODIS的很多陆地产品，如地表反射率、LAI、LST、BRDF/Albedo等（就是文件名中带有h??v??的），都需要用这种方式打开。打开之后用户还需要选择HDF文件中的数据集(dataset)，如果是多波段还需要指定数据格式(BSQ\BIP\BIL)。采用这种方式打开HDF文件可以获取文件中所有数据集的信息，打开得到的波段也是未做过定标的，需要从HDF文件中查找定标系数通过波段运算手工定标。查看HDF数据集属性可以通过Basic Tools->Preprocessing->Data-Specific Utilities->View HDF Dataset Attributes实现。 另外通过File->Open External File->EOS->MODIS也可以打开部分MODIS数据，它与第一种打开方式一样，这里不再重复。 关于MODIS数据的几何校正，对于Level1B和Level2级产品，由于其HDF文件中一般都含有经纬度波段，可采用GLT的方法对其进行校正。相应的菜单是Map->Georeference from Input Geometry->Build GLT和Map->Georeference from Input Geometry->Georeference from GLT。用GLT方法校正需要注意输入的经纬度图波段要与待校正的数据波段行列大小一致。 在Map菜单下还有一个Georeference MODIS功能，可以对采用Open Image File方式打开得到的MODIS数据波段进行校正。通常对Level1B数据采用这种方法进行，因为速度快，而且不需要生成GLT临时文件。但这种方法存在一个问题，就是对很多无法通过Open Image File方式打开的数据波段失效。
MODIS数据介绍 数据概况 1999年2月18日，美国成功地发射了地球观测系统（EOS）的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星Terra。它的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率的变化以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。2002年5月4日成功发射Aqua星后，每天可以接收两颗星的资料。 搭载在Terra和Aqua两颗卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）是美国地球观测系统（EOS）计划中用于观测全球生物和物理过程的重要仪器。它具有36个中等分辨率水平（0.25um~1um）的光谱波段，每1-2天对地球表面观测一次。获取陆地和海洋温度、初级生产率、陆地表面覆盖、云、汽溶胶、水汽和火情等目标的图像。 本网站提供的MODIS陆地标准产品来自NASA的陆地过程分布式数据档案中心（The Land Processes Distributed Active Archive Center,LP DAAC/NASA）。包括：基于Terra星和Aqua星数据的地表反射率（250m,daily;500m,daily;250m,8days;500m,8day）、地表温度（1000m,daily;1000m,8days;5600m,daily）、地表覆盖（500m,96days;1000m,yearly）、植被指数NDVI&EVI（250m,16daily;500m,16days;1000m,16days;1000m,monthly;、温度异常/火产品（1000m,daily;1000m,8days）、叶面积指数LAI/光合有效辐射分量FPAR（1000m,8days）、总初级生产力GPP（1000m,8days）。 本网站提供的所有MODIS陆地标准产品的格式为HDF-EOS，数据组织方式为10°经度*10°纬度的分片（TILE）方式。 MODIS数据特点及技术指标 1999年2月18日，美国成功地发射了地球观测系统（EOS）的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星Terra。它的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率的变化以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体
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。然后只需要规定投影、基准面和区位信息，就可以生成一个查找表文件。这个查找表文件的实质也是两幅图像，分别在每个像元上保存着经纬度值，并且像元位置是拉伸到我们规定的输出投影上面去了，而且是逐像元的拉伸。那么剩下的矫正工作就只是把想要矫正的信息和查找表一一匹配起来，因此速度也很快。 Map->Georeference from input Geometry->Georeference from GLT Attribute 3-5: "band_names" "8,9,10,11,12,13lo,13hi,14lo,14hi,15,16,17,18,19,26"
MODIS数据下载说明 李英杰 中国科学院遥感应用研究所远程通讯与地学处理课题组 2007年8月 第一部分提交MODIS数据订单 这里我们以订购2007年6月20日覆盖中国大陆的MODIS数据为例，说明订单提交步骤。 首先请确保您有一台能够连接到Internet的计算机并正常运行。接着请在地址栏键入：https://www.doczj.com/doc/7e7319984.html,/。该网站首页如图1所示。 图1 然后点击网页中的“Data”，在新出现的页面（图2）中点击“Search”。这时将出现一个名为“Search for Level 1 and Atmosphere Products”的页面，如图3，在里面可根据需要设置所需数据的类型、时间、空间范围等。
图2 图3
这里我们将Product Selection中的Satellite/Instrument设置为Terra MODIS，Group设置为Terra Level 1 Products，在Products中选择MOD021KM-Level 1B Calibrated Radiances-1km。注意：每设置一个参数，页面都会刷新一次。在Temporal Selection中，将Temporal Type设置为Individual Dates and Times，并将Dates(one per line)设置为06/20/2007，表示2007年6月20日。Collection Selection中采用默认设置。Spatial Selection中Coordinate System选择Latitude/Longitude以设置经纬度。在图4中经纬度示意图的右侧，将North、South、West、East四个方向的经纬度分别设置为：54、18、73、136，以覆盖中国大陆。其他设置均采用默认，最后点击页面左下角的Search按钮。 图4 此时将出现查询结果列表，如图5。由于文件较多，这里分为2页显示，为了查看所有文件，可点击文件列表右上方的View All。 在新弹出的页面中，请注意文件列表最左边一列的时间，这里的时间是卫星成像时的格林尼治时间，加上8小时后转换为北京时间。注意到MODIS可见光波段在夜间不能成像，所以这里要根据时间将夜间数据剔除掉（图6），最后点击页面左下角的Add Files To Shopping Cart按钮。
本文档共三大部分,分别为: 一、modis数据和产品说明 二、风云卫星FY-3数据说明 三、FY-3A MERSI L1数据产品使用指南 一、modis数据和产品说明 1.MODIS数据的技术指标 2.MODIS数据的波段分布特征
3.Modis 命名规则 MODIS 文件名的命名遵循一定的规则，通过文件名，可以获得很多关于此文件的详细信息，比如：文件名MOD09A1.A2006001.h08v05.005.2006012234657.hdf
MOD09A1 –产品缩写 A2006001 –数据获得时间(A-YYYYDDD) h08v05 –分片标示( 水平XX ，垂直YY) 005 –数据集版本号 2006012234567 –产品生产时间(YYYYDDDHHMMSS) hdf –数据格式(HDF-EOS) Terra卫星数据产品
MODIS土地覆盖类型产品包括从每年Terra星数据中提取的土地覆盖特征不同分类方案的数据分类产品。基本的土地覆盖分为有IGBP（国际地圈生物圈计划）定义的17类，包括11类自然植被分类，3类土地利用和土地镶嵌，3类无植生土地分类。 Modis Terra数据lKM土地覆盖类型年合成栅格数据产品包含5中不同的土地覆盖分类体系。数据分类来自监督决策树分类方法。 第一类土地覆盖：国际地圈生物圈计划（IGBP）全球植被分类方案； 第二类土地覆盖：马里兰大学（UMD）植被分类方案； 第三类土地覆盖：MODIS提取叶面积指数/光合有效辐射分量（LAI/fPAR）方案； 第四类土地覆盖：MODIS提取净第一生产力（NPP）方案； 第五类土地覆盖：植被功能型（PFT）分类方案； 本网站提供的为MYD12Q1 V4（第四版本）的分片数据（tile），除提供五类全球土地覆盖分类体系外还提供了陆地覆盖分类评估和质量控制信息。
介绍一下利用ENVI去除MODIS数据条带的方法与步骤。 MODIS数据应用日益广泛，但是由于波谱的相互干涉作用导致MODIS的5通道和26通道的反射率中“条带”现象非常严重，这严重影响了MODIS数据的应用。5通道分辨率5OOM，对云、气溶胶特性敏感。26通道分辨率1000M在薄云、卷云识别方面具有优越特性。 本文主要利用ENVI的ReplacingBadLines功能进行条带去除说明。这主要是利用条带出现的行两边对称的临近行数值进行平均，利用这个平均值来替代条带的数值。手工输入条带的行数超级慢，可以利用条带的周期性特点通过编制一个小程序来快速确定行数，然后通过ReplacingBadLines 的Restore功能载入行数即可。 对MODIS的500M分辨率的数据中5通道进行条带去除：因为5通道的条带只有一条，去除条带后效果很明显。而26通道的条带去除较为困难，因为该通道的条带特征是以中心为主向两侧羽化扩展，而且羽化的程度不一样，所以去条带效果不好。 下面以500M分辨率的5通道为例利用ENVI的ReplacingBadLines功能进行条带的去处，其中条带的行数利用自定义的一个过程： MakeBadLineList,first,interval,lines,filename=filename，得到并生成一个BLL文件存贮条带行的信息用于ReplacingBadLines的Restore。first为出现第一个条带的行数，interval是条带的间隔，lines是数据的总行数，filename是输出文件名存贮行信息。 1、去除条带前，横向条纹十分明显 2、去除条带后，数据平滑，
MODIS产品介绍及下载流程 1.数据获取 1）MODIS 发射背景及综述 为了加强对地球大气、海洋和陆地的综合观测研究，美国国家宇航局（NASA）于1991年发起了一个综合性项目，称为地球科学事业（ESE），其主要目的是通过卫星及其它工具对地球进行更深入的研究。ESE包括三个主要部分：一是地球观测卫星系列（EOS）；二是先进的数据系统（EOSDIS）；三是进行资料分析研究的科学队伍。重点观测研究领域包括水与能量循环、海洋、大气化学、陆地表层系统、水和生态系统过程、冰川和极地冰盖以及固体地球。EOS将在近地轨道提供至少18年系统连续的卫星观测数据用于定量研究地球系统的变化。 Terra作为EOS观测计划中的第一颗卫星，在美国（国家宇航局）、日本（国际贸易与工业厅）、加拿大（空间局、多伦多大学）的共同合作下于1999年12月18日成功发射，Terra的字源是拉丁语“地球、土地”，由于Terra卫星每天上午从北向南通过赤道，因此又被称为地球观测第一颗上午星（EOS-AM1）。NASA的EOS第二颗星命名为Aqua,是美国、巴西和日本共同合作研制的，其拉丁语意为“水”，于2002年5月4日发射成功，为了与Terra卫星在数据采集时间上相互配合，Aqua卫星每天下午从南向北通过赤道，因此被称为地球观测第一颗下午星（EOS-PM1）。 两颗星均为太阳同步极轨卫星。此外，美国对地观测系统计划还将陆续发射用于不同观测内容的卫星系列，如以观测大气化学成分为主的AULA卫星（EOS-CHEM）、以观测冰雪、云层和地面高程为主的ICESAT卫星、以观测太阳辐射及其对气候影响为主的SORCE卫星和以观测陆地为主的LANDSAT-7卫星（1999年已发射成功）等。 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一，两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到
MODIS指数简介 1.MODIS数据介绍 1.1简介 MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer，中等分辨率成像光谱仪）分别搭载在TERRA和AQUA两颗卫星上，数据可分别从TERRA和AQUA两颗卫星获取。TERRA和AQUA 卫星都是太阳同步极轨卫星，TERRA在地方时上午过境，AQUA将在地方时下午过境。TERRA 与AQUA上的MODIS数据在时间更新频率上相配合，加上晚间过境数据，对于接收MODIS数据来说，可以得到每天最少2次白天和2次黑夜更新数据。这样的数据更新频率，对实时地球观测、应急处理（例如森林和草原火灾监测和救灾）和日内频率的地球系统的研究有非常重要的实用价值。关于TERRA和AQUA卫星介绍，可参看1.3 Terra卫星和Aqua卫星。 MODIS扫描周期为1.477秒，每条扫描线沿扫描方向有1354个Pixels，沿卫星轨道方向有10个1KMD的IFOV。 MODIS共36个波段，其中250m分辨率有2个波段，500m分辨率有5个波段，1000m分辨率有29个波段。36个波段中波段值分辐射值和反射值两种。MODIS各波段的信息如表1所示。 表1 MODIS波段信息
1.2MODIS结构与数据级别 MODIS数据产品分级系统：MODIS标准数据产品分级系统由5级数据构成，它们分别是：0级、1级、2级、3级和4级。 表2 MODIS数据产品分级
MODIS标准数据产品根据内容的不同分为0级、1级数据产品，在1B级数据产品之后，划分2－4级数据产品，包括：陆地标准数据产品、大气标准数据产品和海洋标准数据产品等三种主要标准数据产品类型，总计分解为44种标准数据产品类型。 MOD01：即MODIS1A数据产品。 MOD02：即MODIS1B数据产品。 MOD03：即MODIS数据地理定位文件。 其余类型产品略。 MODIS 1B采用分等级的数据格式（层次结构，树结构）HDF和HDF-EOS。其中HDF-EOS 是对地观测系统（EOS）对HDF的扩展。 MODIS 1B 产品命名如下： 表3 MODIS 1B产品概要 1.3Terra卫星与Aqua卫星 TERRA卫星每日地方时上午10：30时过境，因此也把它称作地球观测第一颗上午星（EOS-AM1）。AQUA卫星保留了TERRA卫星上已经有了的CERES和MODIS传感器，并在数据采集时间上与TERRA形成补充。它也是太阳同步极轨卫星，每日地方时下午过境，因此称作地球观测第一颗下午星（EOS-PM1）
E n v i处理M O D I S流 程
Envi处理MODIS流程(2009-04-28 09:28:55) 标签：杂谈分类：MODIS 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。
MCD45A1 Combined Tile
500m Monthly
Burned Area
MOD09GA
Terra
Tile 500/1000m
Daily
Surface Reflectance Bands 1–7
表面反射
MYD09GA MOD09GQ MYD09GQ MOD09CMG MYD09CMG MOD09A1 MYD09A1 MOD09Q1 MYD09Q1 MOD13A1
Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra
Tile 500/1000m
Daily
Surface Reflectance Bands 1–7
Surface Reflectance
Tile
250m
Daily
Bands 1–2
Surface Reflectance
Tile
250m
Daily
Bands 1–2
CMG 5600m CMG 5600m
Daily Daily
Surface Reflectance 陆地 2 级标准数据产品，内容为表面反射；空间分辨率 250m
Bands 1–7
日数据。
Surface Reflectance Bands 1–7
Surface Reflectance
Tile
500m
8 Day
Bands 1–7
Surface Reflectance
Tile
500m
8 Day
Bands 1–7
Surface Reflectance
Tile
250m
8 Day
Bands 1–2
Surface Reflectance
Tile
250m
8 Day
Bands 1–2
Vegetation Indices
Tile
500m 16 Day 植被指数
MYD13A1 MOD13A2 MYD13A2 MOD13Q1 MYD13Q1 MOD13A3 MYD13A3 MOD13C1 MYD13C1 MOD13C2 MYD13C2
MOD44W
Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua Terra Aqua
Terra
Tile Tile Tile Tile Tile Tile Tile CMG Tile CMG CMG
Tile
500m 16 Day Vegetation Indices
1000m 16 Day Vegetation Indices
1000m 16 Day Vegetation Indices
250m 250m 1000m
16 Day 16 Day
Vegetation Indices
陆地 3 级标准数据产品，内容为栅格的归一化植被指数和增强
Vegetation Indices
数（ NDVI/EVI ），空间分辨率 250m 。
Monthly Vegetation Indices
1000m Monthly Vegetation Indices
5600m 16 Day Vegetation Indices
5600m 16 Day Vegetation Indices
5600m Monthly Vegetation Indices
5600m Monthly Vegetation Indices
250m
none
Land Water Mask Derived
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ENVI处理modis (2008-09-22 19:31:04) 转载 标签： 杂谈 1999年12月18日，美国成功地发射了地球观测系统（EOS）的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星Terra（EOS - AM1，表示EOS计划的第一颗上午星，拉丁文中“TERRA”为陆地的意思）。这颗卫星是美国国家宇航局（NASA）地球行星使命计划中总数15颗卫星的第一颗，也是第一个提供对地球过程进行整体观测的系统。它的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年纪变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化研究以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。 Terra卫星上载有五种对地观测仪器：先进的空间热辐射反射辐射计（ASTER）、云和地球辐射能量系统（CERES）、多角度成像光谱辐射计（MISR）、中分辨率成像光谱仪（MODIS）、对流层污染探测装置（MOPITT）。为了充分了解地球系统的变化，EOS观测系统将提供系统的、连续的地球观测信息。 中分辨率成像光谱仪(MODIS)是该计划中最有特色的仪器之一。它是EOS-AM1系列卫星的主要探测仪器，也是EOS Terra平台上唯一进行直接广播的对地观测仪器。MODIS是当前世界上新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，具有36个光学通道，分布在0.4 ~ 14μm 的电磁波谱范围内。MODIS仪器的地面分辨率分别为250m、500m和1000m，扫描宽度为2330km，在对地观测过程中，每秒可同时获得6.1兆比特的来自大气、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水汽、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧核云顶高度等特征的信息，用于对陆表、生物圈、固态地球、大气和海洋进行长期全球观测。每一个MODIS仪器的设计寿命为5年，将计划发射4颗卫星。由此估计，利用MODIS仪器至少将获得15年、36个光谱波段的地球综合信息，这些数据对于开展自然灾害与生态环境监测、全球环境和气候变化研究以及进行全球变化的综合性研究等将是非常有意义的。 MODIS数据接收处理系统具有精度高，跟踪速度快，造价低等特点；可实现高速率、大容量数据进机和快速存储并可实时快视；解码技术先进；预处理系统定位准确度高、定标精度
MODIS数据介绍 (2014-02-24 17:22:02) 转载▼ 一、Modis数据资源总体介绍 1999年2月18日，美国成功地发射了地球观测系统（EOS）的第一颗先进的极地轨道环境遥感卫星Terra。它的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率的变化以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。2002年5月4日成功发射Aqua星后，每天可以接收两颗星的资料。 搭载在Terra和Aqua两颗卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）是美国地球观测系统（EOS）计划中用于观测全球生物和物理过程的重要仪器。它具有36个中等分辨率水平（0.25um~1um）的光谱波段，每1-2天对地球表面观测一次。获取陆地和海洋温度、初级生产率、陆地表面覆盖、云、汽溶胶、水汽和火情等目标的图像。 本网站提供的MODIS陆地标准产品来自NASA的陆地过程分布式数据档案中心（The Land Processes Distributed Active Archive Center,LP DAAC/NASA）。包括：基于Terra星和Aqua星数据的地表反射率（250m,daily;500m,daily;250m,8days;500m,8day）、地表温度（1000m,daily;1000m,8days;5600m,daily）、地表覆盖（500m,96days;1000m,yearly）、植被指数NDVI&EVI （250m,16daily;500m,16days;1000m,16days;1000m,monthly;、温度异常/火产品 （1000m,daily;1000m,8days）、叶面积指数LAI/光合有效辐射分量FPAR（1000m,8days）、总初级生产力GPP（1000m,8days）。 本网站提供的所有MODIS陆地标准产品的格式为HDF-EOS，数据组织方式为10°经度*10°纬度的分片（TILE）方式。 二、MODIS数据特点及技术指标 1.概况 MODIS全称Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer，即中分辨率成像光谱仪。1998年MODIS 机载模型器安装到EOS-AM（上午轨道）和PM（下午轨道）系列卫星上，从1999年12月正式向地面发送数据。MODIS是NASA地球行星使命计划中总数为15颗。 2.MODIS数据的特点
Envi处理MODIS流程(2009-04-28 09:28:55) 标签：杂谈分类：MODIS 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。 （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
TERRA\AQUA\AURA卫星简介及MODIS数据的获取 1.TERRA\AQUA\AURA卫星简介 近几年来，科学界对全球变化研究、以及全球变化对人类生存环境的影响研究逐步走向深入。为了加强对地球表层陆地、海洋、大气和他们之间相互关系的综合性的科学研究，美国国家航空航天局（NASA）自1991年起开始了对地观测系统（EOS）计划。这个计划分三个阶段：第一阶段－准备工作阶段（1991－1998年）；第二阶段－全面的对地观测阶段（1999－2003）；第三阶段－新一代更为细致的对地观测阶段（2003年以后十年）。NASA新一代的对地观测系统计划主要包括三方面内容：1）发射一系列新一代对地观测卫星；2）以NASA数据中心群（DAAC）为核心管理和散发卫星所获得的数据；3）组织科学家队伍开展对地球多要素的综合研究。重点观测和研究领域包括：水与能量循环，海洋，大气化学，陆地表面，水和生态系统过程，冰川和极地冰盖以及固体地球。 作为这一系列对地观测卫星中有三颗卫星成为系列特别引起遥感应用界的瞩目。它们是：TERRA、AQUA和AURA。它们分别于1999年12月18日、2002年5月4日和2004年7月15日发射成功，目前均处于正常运转中。 图1 TERRA卫星（来自NASA） TERRA卫星名字的由来 1991年美国开始了地球观测系统计划。这个计划被认为是人类历史上第一次对这个具有45亿年历史的地球进行全面调查和综合诊断的具有重要历史意义的大型行动计划。在这个计划中，发射卫星是其中最主要的任务之一。在计
划发射的一系列卫星中，第一颗卫星将作为地球观测系统的旌旗（EOS－FLAG）。由于该星是每天地方时上午过境，因此暂定为EOS－AM1，即地球观测系统第一颗上午星。1998年春天，在EOS－AM1发射的前一年，由美国航空航天局（NASA）和美国地球物理联合会（American Geophysical Union － AGU）共同发起对EOS －AM1命名的征集工作。征集的范围限制在全世界8－12年级（初中二年级至高中三年级）的学生，要求用不超过300字的短文说明对EOS－AM1的命名和命名的原由。 在征集通知发出去后的几个月内，评选委员会收到了来自世界各国1，100多篇命名稿件。经过第一轮筛选，评选出了十个不同的候选名字和短文。在这十个候选的名字和短文中，密苏里州圣路易斯市高中三年级学生 Sasha Jones 用她在字句里充满了对地球母亲无限的感激、满腔的热爱和高度的责任感的短文最终感动了评选委员会的全体评委。正象Sasha在她短文中自信的那样，TERRA （取拉丁语义）的名字最终将印在地球观测系统的旌旗上。Sasha及其父母因此获得了1999年12月18日到加里佛尼亚卫星发射基地观看卫星发射过程的全部资助，Sasha所在的学校也因此获得了一台计算机和可以获取TERRA卫星影象数据的全套软件。 这位中学生的短小精炼、充满激情和爱心的TERRA卫星命名篇全文如下： Terra The woman I believe this satellite should be named after is the most beautiful woman ever. Without her production of food we would not eat. Without her production of fluids we would not drink. Without her tedious care for vegetation we would not be able to build houses, cure the sick, and even breathe. Without her fury we would not be taught lessons, be brought closer together, and learn how to survive against all odds. She is our history, all of it. She is our present, she allows us to be. She is our future, and we must care for her, as she is the most caring and beautiful woman in the universe. She will be the mission of this EOS AM-1, and we should name it after her, in honor of her. She is Terra: Mother Earth. Terra 我相信这颗卫星以后会以此命名，她是一位仙女，一位从未有过的最漂亮的仙女。没有她提供的食物，我们就没有吃的。没有她提供的液体，我们就没有喝的。没有她对植被的悉心照料，我们就不能建造房屋，我们也不能抵御疾病，甚至我们不能呼吸。没有她的激昂，我们就不能上课，也不能聚集在一起，更不能学到怎样在奇异变化的环境中生存。她是我们的历史，是历史的全部。她是我们的现在，因为有了她才有了我们的今天。她是我们的未来，我们必须照护好她，因为她是宇宙中最赋有同情心，最美的仙女。我们应该把这个名字授予她，把这份荣耀归功于她，她将完成地球观测系统第一颗上午星的历史使命。她就是Terra：地球母亲。