MODIS数据产品与应用

MODIS数据简介及具体编号说明情况（更详细的介绍Ctrl+单击）全球区域划分数据连接https:///lpdaac/get_data/data_pool 点击灰色的方框即可进入服务器进行数据直接下载。

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MODIS数据说明MODIS目前主要存在于两颗卫星上：TERRA和AQUA。

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)。

两颗星相互配合，每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段(表1)的观测得到，这些数据广泛用于全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程研究。

MODIS获取数据的原始分辨率包括三类：波段1–2 – 250m、波段3–7 – 500m、波段8–36 – 1000m。

其产品的分辨率包括四类: 250m, 500m, 1000m, 以及5600m (0.05度)。

大多数标准MODIS产品使用的时正弦投影，在赤道处是10° 10°的格网，行代号由左上角(0, 0)起始，到右下角(35, 17) (图一). 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。

它们分别是：图一MODIS产品分幅1) MODIS L0数据是对卫星下传的数据报解除CADU外壳后，所生成的CCSDS格式的未经任何处理的原始数据集合，其中包含按照顺序存放的扫描数据帧、时间码、方位信息和遥测数据等。

2) L1 A数据是对L0数据中的CCSDS包进行解包所还原出来的扫描数据及其他相关数据的集合。

3) L1 B数据是对L1 A数据进行定位和定标处理之后所生成，其中包含以SI (Scaled Integer)形式存放的反射率和辐射率的数据集。

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.hdfMOD09A1 –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。

4.Modis数据级别分类0级产品：指由进机板进入计算机的数据包，也称原始数据(Raw Data);1级产品：指L1A数据，己经被赋予定标参数；2级产品：指L1B级数据，经过定标定位后数据，本系统产品是国际标准的EOS-HDF格式。

MODIS介绍MODIS的全称为中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer）。

MODIS传感器是当前世界上新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，搭载于NASA的地球观测系统EOS的上午星TERRA和下午星AQUA上。

MODIS的多波段数据可以同时提供反映陆地表面状况、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、气溶胶、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特征的信息。

可用于对陆表、生物圈、固态地球、大气和海洋进行长期全球观测。

MODIS传感器的主要技术指标[8]( /about/specifications.php)项目指标轨道705km，降轨，上午l0：30过境，升轨下午1：30过境，太阳同步，近极地圆轨道扫描频率20.3rad/min，与轨道垂直测绘带宽2330km×10km光谱范围0.4μm~14.4μm通道数36望远镜直径17.78cm体积 1.0m×1.6m×1.0m重量250kg功耗225W数据率11Gbps量化12bp空间分辨率250m、500m、1000m设计寿命6aMODIS是新一代的卫星遥感信息源，具有高时间、高光谱的分辨率及中等尺度的空间分辨率以及全球免费接收的优势，在生态学、环境监测、全球气候变化以及农业资源调查等诸多研究中具有广泛的应用前景。

它主要有三个特点。

[8]其一，NASA对MODIS数据实行全世界免费接收的政策。

其二，MODIS数据涉及波段范围广(36个波段)、数据分辨率比NOAA—A VHRR有较大的进展(250m、500m和1000m)。

其三，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，可以得到每天最少两次白天和两次黑夜更新数据。

基于随机森林和MODIS产品的逐日太阳辐射估算随机森林（Random Forest）是一种机器学习算法，可以应用于遥感数据处理中进行太阳辐射的估算。

而MODIS产品是一系列地球观测卫星的数据产品，可以用于提供丰富的环境变量信息。

本文将介绍基于随机森林和MODIS产品的逐日太阳辐射估算的方法和步骤，以及该方法的优点和应用前景。

一、研究背景太阳辐射是地球上最主要的能源来源之一，对于农业、气象、环境和能源等领域具有重要的影响。

精准地估算太阳辐射对于各个领域的研究和应用具有重要意义。

传统的太阳辐射估算方法需要大量观测数据和模型参数，而且对地表特征和气候变化等因素的反应较慢。

需要一种快速、高效、精准的太阳辐射估算方法来满足实际需求。

二、研究方法1. 数据获取需要获取MODIS产品的数据，包括植被指数、地表温度、云量等多种环境变量信息。

这些数据可以通过NASA的地球观测系统（EOS）数据中心下载得到。

还需要获取地面观测站点的太阳辐射数据作为参考。

2. 数据预处理接下来，需要对MODIS产品的数据进行预处理，包括数据格式转换、缺失值处理、信息融合等步骤。

还需要进行地面观测站点的太阳辐射数据进行质量控制和均匀化处理。

3. 模型训练然后，利用随机森林算法进行模型训练。

将地面观测站点的太阳辐射数据作为训练样本，MODIS产品的环境变量作为特征变量，建立随机森林模型。

在模型训练过程中，需要进行特征选择、参数优化等步骤，以提高模型的准确性和稳定性。

4. 模型验证模型训练完成后，需要对模型进行验证和评估。

可以采用交叉验证、留一法等方法对模型进行验证，评估模型的预测精度和泛化能力。

5. 逐日太阳辐射估算利用训练好的随机森林模型，结合MODIS产品的环境变量信息，对逐日的太阳辐射进行估算。

通过模型预测得到的太阳辐射数据与地面观测站点的数据进行对比，评估模型的预测效果。

三、研究成果通过上述方法，可以基于随机森林和MODIS产品进行逐日太阳辐射的估算。

modis应用案例MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是美国国家航空航天局（NASA）和美国地球观测系统（EOS）项目的一部分，是一种用于地球观测的卫星传感器。

MODIS的应用非常广泛，涵盖了气候变化、大气环境、陆地生态、水文水资源、海洋生态等多个领域。

以下是十个基于MODIS的应用案例：1. 气候变化监测：MODIS传感器可以获取全球各地的大气温度、湿度、云量等数据，用于监测气候变化趋势，并为气象学家、气候学家提供重要的数据支持。

2. 火灾监测：MODIS传感器可以探测火灾热点，及时发现并监测火灾的发展情况，为森林防火、应急救援等部门提供重要的信息。

3. 遥感影像解译：MODIS传感器可以获取高分辨率的遥感影像，用于土地利用、城市规划、资源调查等领域的影像解译和信息提取。

4. 农作物监测：MODIS传感器可以监测农作物的生长情况、受灾情况和产量预测等信息，为农业生产提供决策支持。

5. 水资源管理：MODIS传感器可以监测水体的蓄水量、水质状况和水生态环境等信息，用于水资源管理和水环境保护。

6. 海洋生态监测：MODIS传感器可以监测海洋表面温度、叶绿素浓度和海洋生态系统的变化，为海洋生态环境保护和海洋资源管理提供数据支持。

7. 大气环境监测：MODIS传感器可以监测大气污染物的分布和浓度，包括颗粒物、臭氧等，为环境监测和空气质量评估提供数据支持。

8. 冰雪监测：MODIS传感器可以监测极地区域的冰雪覆盖情况和冰川变化趋势，用于气候变化研究和冰雪资源管理。

9. 自然灾害监测：MODIS传感器可以监测地震、火山喷发、飓风等自然灾害的影响范围和灾情评估，为灾害应急和救援提供数据支持。

10. 生态环境评估：MODIS传感器可以监测陆地和海洋生态系统的变化，包括植被覆盖、湿地退化、珊瑚礁白化等，用于生态环境评估和生态保护决策。

总结起来，MODIS应用非常广泛，涵盖了气候变化、大气环境、陆地生态、水文水资源、海洋生态等多个领域。

基于国际科学数据服务平台17种MODIS产品的功能解释MOD13A1：MOD13A1数据是MODIS的3级产品，内容为栅格归一化植被指数和增强型植被指数（NDVI/EVI），该产品在1B数据的基础上，对由遥感器成像过程产生的边缘畸变进行校正，提供每16天为周期将全年划分为23个时段的500m空间分辨率的3级正弦投影产品。

MOD13A2：1KM分辨率植被指数16天合成产品。

MOD13Q1：250米分辨率植被指数16天合成产品。

MOD13A3：陆地3级标准数据产品，内容为栅格的归一化植被指数和增强型植被指数（NDVI/EVI），空间分辨率250m，1KM月植被指数L3产品。

MOD09GA：EOS Terra卫星中分辨率成像光谱仪MODIS每日地表反射率产品MOD09GA,500米地表反射率。

MOD09GQ：陆地2级标准数据产品，内容为表面反射；空间分辨率250m；白天每日数据。

MOD09Q1：250米地表反射率8天合成产品。

MOD09A1：MOD09是基于MODIS LEVEL1B得到的2级产品，反射率产品，经过定标定位，是国际标准的HDF-EOS格式，可直接用ENVI打开，1,2波段250m，3-7波段1000m，每日数据。

MOD11A1：1KM地表温度/反射率L3产品。

MOD11A2：陆地2、3级标准数据产品，内容为地表温度和辐射率，Lambert 投影，空间分辨率1公里，地理坐标为30秒，每日数据为2级数据，每旬、每月数据合成为3级数据。

MOD11B1：5KM地表温度/发射率8天合成L3产品。

MOD14A1：每日 1KM温度异常/火L3级产品，内容为热异常-火灾和生物量燃烧，空间分辨率1km，确定火灾发生的位置、火灾等级以及暗火与燃烧比。

MOD14A2：1KM温度异常/火8天合成产品。

MOD15A2：1KM叶面积指数（LAI）/光合有效辐射分量（FPAR）8天合成L4级产品，陆地3级标准数据产品，内容为叶面积指数和光合有效辐射，空间分辨率1km，每天的及旬、月合成产品。

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产品MOD13Q1简介（陆庆余人文地理学）MODIS（中分辨率成像光谱仪）是装载在Terra （上午星）和Aqua（下午星）上的关键设备。

两星上的MODIS传感器每隔1-2天便可以传回整个地球表面的36个光谱波段的数据图像。

这些数据将有助于我们了解发生在陆地、海洋以及低层大气的动态现象和过程。

MODIS在发展监测、全球性的互动的地球系统模型中，能够准确的预测全球变化。

以协助决策者做出正确的决定。

对保护环境发展发挥至关重要的作用。

MODIS数据主要有四个特点:（1）全球免费：NASA对MODIS数据实行全球免费接收的政策（TERRA卫星除MODIS外的其他传感器获取的数据均采取公开有偿接收和有偿使用的政策），这样的数据接收和使用政策对于目前我国大多数科学家来说是不可多得的、廉价并且实用的数据资源。

（2）光谱范围广：MODIS数据涉及波段范围广（共有36个波段，光谱范围从0.4um-14.4um），数据分辨率比NOAA-AVHRR有较大的进展（辐射分辨率达12bits，其中两个通道的空间分辨率达250m，5个通道为500m，另29个通道为1000m）。

这些数据均对地球科学的综合研究和对陆地、大气和海洋进行分门别类的研究有较高的实用价值；（3）数据接收简单：MODIS接收相对简单，它利用X波段向地面发送，并在数据发送上增加了大量的纠错能力，以保证用户用较小的天线（仅3m）就可以得到优质信号；（4）更新频率高：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 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，对实时地球观测和应急处理（例如森林和草原火灾监测和救灾）有较大的实用价值。

MODIS产品有44种，可以分为大气、陆地、冰雪、海洋四个专题数据产品，其中MOD13Q1属于陆地专题的产品，全称为MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid.，简称：MOD13Q1。

MODISMOD13Q1植被产品介绍及快速预处理MODISMOD13Q1植被产品是由美国国家航空航天局（NASA）的地球观测系统（EOS）项目提供的一种遥感植被指数产品。

该产品基于植被指数（NDVI）算法，用于监测全球范围内的植被覆盖状况和变化。

MOD13Q1产品每16天提供一次覆盖全球地表的植被指数数据，覆盖期为2000年至今，空间分辨率为250米。

这些植被指数数据能够为生态环境、农业、水资源管理等领域提供重要的信息支持。

快速预处理MOD13Q1植被数据是进行遥感植被监测和分析的重要步骤，以下介绍一种常用的预处理流程：2.数据格式转换：MOD13Q1产品采用HDF格式存储，需要将其转换为常用的栅格格式，如TIFF。

可以使用GDAL等工具进行格式转换，方便后续处理和分析。

4.云覆盖处理：MOD13Q1产品中可能存在云覆盖或其他异常值，需要进行云掩膜处理。

可以利用MODIS提供的云掩膜质量标志数据集，结合阈值处理或专业软件（如ENVI）进行云覆盖识别和去除。

5.数据重采样：对数据进行重采样操作，使其空间分辨率与其他遥感数据匹配。

根据具体分析需求，可以进行降采样（缩小像元尺寸）或升采样（放大像元尺寸）操作。

6.植被指数计算：利用MOD13Q1产品中的红光和近红外波段数据计算NDVI植被指数。

相关公式为：NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)，其中NIR为近红外波段数据，RED为红光波段数据。

计算得到的NDVI值范围为-1到1，反映了植被覆盖的密度和健康状况。

7.数据分析与应用：最后利用处理好的MOD13Q1植被指数数据进行植被监测、变化分析等应用。

可以结合其他地学数据、模型分析等进行研究，为生态环境管理和决策提供科学依据。

简述使用modis数据估算地表温度的计算方法
MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据
可以通过反演技术估算地表温度。

其计算方法大致如下：
1. 选择合适的MODIS产品，一般选择“地表温度产品”
（MOD11）。

2. 预处理影像数据，包括大气校正、粗略的表观辐射温度（LST）估算。

3. 估算精确的LST，用MODIS获取的表观辐射温度、大气温
度和水汽压力数据，通过热辐射传输方程，通过计算来估算表面温度。

4. 考虑不同地表材质的辐射特性，对LST进行空间插值或分
段处理。

5. 对LST进行质量控制，排除无数据和异常值。

6. 根据需要使用地表温度进行相关应用，如土地利用覆盖分类、水循环模拟、城市热岛研究等。

需要注意的是，使用MODIS数据估算地表温度需要考虑影响
因素较多，如大气干湿度、大气温度、地表材质、地形高程等，因此在处理数据时应该注意对这些因素进行准确的获取和处理，确保精度和可靠性。