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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数据介绍及植被指数算法MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种搭载在Terra和Aqua卫星上的遥感仪器，由美国宇航局（NASA）和美国地球观测系统（EOS）使用。
它于1999年发射，用于全球地表的监测和观测。
MODIS数据提供了涵盖地球表面全部区域的高质量、中等空间分辨率的图像，提供了多种环境参数的监测和观测，包括云雾、海洋、气溶胶、火灾、水文过程和陆地表面特征等。
常用的植被指数包括归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI），以及改进的归一化植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）。
NDVI是使用可见光（VIS）波段和近红外（NIR）波段的差异来估计植被覆盖程度的指标。
其计算公式为：NDVI=(NIR-VIS)/(NIR+VIS)。
NDVI 的取值范围为-1到1，数值越高表示植被覆盖越好。
EVI是在NDVI的基础上进行改进的指数，它修正了可见光波段对大气散射的影响，并且引入了一个土壤校正因子。
EVI的计算公式为：EVI=G*(NIR-VIS)/(NIR+C1*VIS-C2*BLUE+L)。
其中，G、C1、C2和L是一组常数，需要根据具体情况进行调整。
除了NDVI和EVI，还有其他一些植被指数的方法，如基于土壤调整的植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI），以及基于差分植被指数（Differential Vegetation Index，DVI）等。
植被指数算法的原理基于植被在可见光和近红外波段上的吸收和反射特性。
植被具有较高的反射率和较低的吸收率，在近红外波段具有较高的反射率，在可见光波段具有较低的反射率。
这种差异性可以通过遥感数据来测量和评估，从而得出植被指数，以揭示植被的生长情况和植被覆盖度。
MODIS数据说明分类：Modis 2014-11-25 02:05 2273人阅读评论(1) 收藏举报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。
L1 B代码读取L1 A代码解包产生的DN数据集(EV SD SRCA BB SV)以及定标查找表LUT(Look Up Table)作为输入，分别对太阳反射波段RSB 和热辐射波段TEB进行定标处理。
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.MOD12Q1：陆地3级标准数据产品，内容为土地覆盖/土地覆盖变化,季节的，生物地球化学循环，土地覆盖变化，3级数据产品，1KM地表覆盖类型96天合成产品。
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。
第三节 MODIS植被指数数据产品参考规范（草）（讨论和试用稿第一稿2004年9月15日）（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）1主题内容与适用范围1.1主题内容本标准规定了国家对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品术语、类型、制作、和验证过程，用以规范我国MODIS植被指数数据产品在产生、保藏、交换和应用中的一致性。
1.2适用范围本规范适用于国家科技基础条件平台对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品及与之相关的数据产品在数据源、数据合成、数据质量检验和数据交换过程中的活动规范。
2植被指数类型MODIS植被指数分为归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index, EVI)二种类型。
3术语3.1植被指数：通过地表覆盖物在可见光波谱段的吸收和在近红外波谱段的反射特性，建立的用于描述植被数量和质量的参数。
植被指数没有量纲。
3.2地表反射数据：指经过大气校正的MODIS 1-7 波段数据，即MOD09 产品。
3.3植被指数合成：在多日植被指数中，按照一定标准和规则，选择其中一个植被指数的过程。
3.4植被指数合成期：用于实施合成的时间段。
以天、旬、月度计算。
3.5BRDF合成：双向反射分布函数。
指把传感器视角的观测值，统一为星下点观测值；同时把不同太阳高度角统一为有代表性的一个角度。
4植被指数数据产品的生产标准4.1单日植被指数计算：4.1.1输入数据：输入去云并且经过大气校正的地面反射数据。
MODIS1-7 波段。
其中：1－2波段空间分辨率250m，3－7波段空间分辨率500m。
4.1.2植被指数定义及计算公式：NDVI ＝（B2-B1）/(B2+B1)EVI ＝2.5*（B2-B1）/（B2+6*B1–7.5*B3 + 1）其中：NDVI：归一化植被指数EVI：增强型植被指数B1：MODIS第1波段B2：MODIS第2波段B3：MODIS第3波段4.1.3输出数据：NDVI和EVI，日数据，空间分辨率250米。
17种MODIS产品的功能解释1.MODIS-地表温度产品：显示地表的温度分布，有助于研究气候变化和环境监测。
2.MODIS-云相态产品：识别和分类云的类型和性质，用于天气预报和气候模型研究。
3.MODIS-云降水产品：估算云的降水量，有助于水资源管理和灾害预警。
4.MODIS-大气成分产品：提供大气中的气体和颗粒物的浓度分布信息，用于空气质量评估和大气污染监测。
5.MODIS-植被指数产品：提供植被生长和活动的信息，用于农业生产和生态环境评估。
6.MODIS-海洋色彩产品：显示海洋的溶解有机物和悬浮物的浓度分布，有助于海洋生态系统的研究和渔业管理。
7.MODIS-大气比辐射产品：提供大气辐射传输的信息，用于气候变化、太阳能资源评估和大气辐射模拟。
8.MODIS-火灾产品：监测和识别地表火灾，有助于火灾控制和自然资源管理。
9.MODIS-地表反照率产品：显示地表反射太阳辐射的能力，用于土地利用和气候变化研究。
10.MODIS-雪冰覆盖产品：估算地表的雪和冰的分布，有助于水资源管理和气候模型研究。
11.MODIS-陆地表面温度产品：提供陆地表面温度的分布信息，用于土地利用和气候监测。
12.MODIS-水汽产品：提供大气中水汽的浓度分布，用于气象预报和气候模型研究。
13.MODIS-陆地地表植被覆盖产品：显示陆地表面的植被覆盖情况，用于生态环境评估和农业监测。
14.MODIS-夜间发光产品：显示地球表面的夜间灯光分布，用于城市发展和能源管理。
15.MODIS-水色产品：提供水体的透明度和色彩信息，用于水质监测和海洋生态研究。
16.MODIS-短波地表净辐射产品：提供地表向大气和空间发射的净辐射信息，用于气候模拟和能源评估。
17.MODIS-气溶胶光学厚度产品：显示大气中气溶胶的浓度分布，用于大气污染监测和人类健康评估。
250m MODIS植被指数数据说明1、植被指数产品文件命名规则⑴satellite name_yyyy_mm_dd.MOD02QKM_tenday_NDVI.img⑵satellite name_yyyy_mm_dd.MOD02QKM_tenday_NDVI.hdrsatellite name：EOS的TERRA和AQUA两颗卫星yyyy：四位数字表示的年mm：两位数字表示的月dd：两位数据表示的旬，有效数值为01、11、21，分别表示上旬，中旬，下旬。
MOD02QKM:来源于MODIS 250m数据Tenday ：表示10天合成的产品，月的下旬的数据是从21日-最后一天合成的，取决于这个月最后一旬的天数。
NDVI：表示植被指数（Normalized Difference Vegetation Index）2、植被指数产品文件的说明⑴satellite name_yyyy_mm_dd.MOD02QKM_tenday_NDVI.img⑵satellite name_yyyy_mm_dd.MOD02QKM_tenday_NDVI.hdr植被指数产品按照ENVI（商业图像处理软件）的标准数据格式，以两个文件存贮，⑴为数据文件，以8位方式存贮，全部为数据记录，无头尾辅助信息，有效数据范围为（0-255）；⑵为数据的头文件，以文本方式存贮，是ENVI软件自动生成的，主要记录了数据的行列数、投影系统、坐标参数等信息。
3、植被指数产品图像的投影说明数据产品采用艾尔伯斯的地图投影(Albers Conical Equal Area)，其具体参数为：False easting: 0False northing: 0Latitude of projection origin: 0Longitude of central meridian: 105Latitude of standard parallels: Parallel1: 25 Parallel2: 47左上角：6650000N，-4300000E左下角：75000N, -4300000E右上角：6650000N，3200000E右下角：75000N, 3200000E像元大小：250 米数据的行数为26300，列数为30000，每个文件的大小为789,000,000字节。
MODIS植被指数质量评估系统（MODIS VI-QA Developer）使用说明书目录1.本软件适用的文件格式 (2)1.1 MODIS 陆地产品文件格式 (2)1.2 MODIS 陆地产品处理：以植被指数为例 (2)1.3 MODIS 陆地产品质量信息（Quality）处理：以植被指数为例 (3)1.4 MODIS VI-QA Developer软件改进 (4)2. MODIS VI-QA Developer软件安装方法 (4)3. MODIS VI-QA Developer软件使用方法 (4)4.输出文件说明 (5)5.使用注意事项 (5)参考文献 (5)软件引用 (5)附件：自解压安装文件20080415.exe (5)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林昕: linxin@；王正兴：wangzx@2008年4月15日1.本软件适用的文件格式1.1 MODIS 陆地产品文件格式MODIS有44种产品，按照专题分为4类：标定产品、陆地产品、大气产品、海洋产品。
这44种产品按照文件格式分为4级：Level 1, Level2/ Level2G, Level 3, Level4 （简称L）。
其中，L1-L2文件为卫星格式（Swath,只有行列数），L2G-L4文件为地球格式(Grid，与地球投影对应)。
就陆地产品而言，处理L1-L2文件（Swath）需要使用的软件为MODIS Reprojection Tools Swath (MRT Swath)，处理L2G-L4文件格式(Grid) 使用软件为MODIS Reprojection Tools (MRT)。
本软件适用于L2G-L4文件中的质量信息（Quality, Quality Assessment, QA）的处理。
1.2 MODIS 陆地产品处理：以植被指数为例具体到MODIS 植被指数产品（MOD13），它对应的是L3格式。
第三节 MODIS植被指数数据产品参考规范（草）（讨论和试用稿第一稿2004年9月15日）（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）1主题内容与适用范围1.1主题内容本标准规定了国家对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品术语、类型、制作、和验证过程，用以规范我国MODIS植被指数数据产品在产生、保藏、交换和应用中的一致性。
1.2适用范围本规范适用于国家科技基础条件平台对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品及与之相关的数据产品在数据源、数据合成、数据质量检验和数据交换过程中的活动规范。
2植被指数类型MODIS植被指数分为归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index, EVI)二种类型。
3术语3.1植被指数：通过地表覆盖物在可见光波谱段的吸收和在近红外波谱段的反射特性，建立的用于描述植被数量和质量的参数。
植被指数没有量纲。
3.2地表反射数据：指经过大气校正的MODIS 1-7 波段数据，即MOD09 产品。
3.3植被指数合成：在多日植被指数中，按照一定标准和规则，选择其中一个植被指数的过程。
3.4植被指数合成期：用于实施合成的时间段。
以天、旬、月度计算。
3.5BRDF合成：双向反射分布函数。
指把传感器视角的观测值，统一为星下点观测值；同时把不同太阳高度角统一为有代表性的一个角度。
4植被指数数据产品的生产标准4.1单日植被指数计算：4.1.1输入数据：输入去云并且经过大气校正的地面反射数据。
MODIS1-7 波段。
其中：1－2波段空间分辨率250m，3－7波段空间分辨率500m。
4.1.2植被指数定义及计算公式：NDVI ＝（B2-B1）/(B2+B1)EVI ＝2.5*（B2-B1）/（B2+6*B1–7.5*B3 + 1）其中：NDVI：归一化植被指数EVI：增强型植被指数B1：MODIS第1波段B2：MODIS第2波段B3：MODIS第3波段4.1.3输出数据：NDVI和EVI，日数据，空间分辨率250米。
4.2植被指数合成规范：4.2.1合成期：旬（10天）合成期和月合成期。
4.2.2合成算法使用原则：MODIS 植被指数的合成是在像元水平上进行的。
只能采用以下4种合成方法中的一种，根据输入数据的质量，按照以下优先序列决定使用的合成方法。
（1）BRDF 合成：如果合成期内，晴天观测值超过30%，采用BRDF 原理合成。
（2）有限视角内的最大值合成（CV-MVC）：如果合成期内，晴天观测值少于30%，且多于2天，选其中视角最小的2个计算植被指数，取二者中最大值。
（3）直接计算植被指数：如果只有1天无云，则直接使用这天数据计算的植被指数。
（4）最大值合成（MVC）：如果所有观测全部有云，则取合成期所有植被指数的最大值。
5MODIS植被指数质量保证与验证：5.1质量保证的定义和范围：业务化运行过程中的标记性数据产品，表达与预期精度不相符的数据，同时存储对后期处理有用的相关数据和信息。
5.2质量标记方法：（1）像元层次(Pixel)：根据4.2.4的合成原则，将旬、月度合成期有关数据质量的信息存在一个大小为16bit的波段。
合成后的数据是由被选中像元所对应的所有原始数据组成。
其中，1km 分辨率植被指数数据包括11 个波段：其中，3和4是根据合成前的各种质量信息的总结，由16 bit 组成。
如2中,各bit 表示的质量信息为：（2）文件层次(Tile)：通过元数据文件描述，可以是定量的（如云覆盖率），或定性的（如，根据检验结果，描述数据整体质量）。
5.3植被指数质量验证方法：（1）使用较高空间分辨率的遥感数据，或使用实地观测数据，通过对比研究，验证MODIS 植被指数的可靠性。
（2）样地代表性原则：选择样地应该包括多种生态类型。
既要有植被覆盖很少的样地，也要有植被覆盖很高的样地，以便检查植被指数在不同生态类型稳定性和灵敏性。
（3）地面最小面积：样地所在的均一区域，应该为所检验像元的2－3倍以上。
如，如果检验空间分辨率250m 的像元，样地所代表的区域应该在500x500m 以上。
5.4验证指标（1）定性分类能力：是否能够反映生态系统时间和空间变化。
时间指标主要表现为对土地覆盖季节性的表达；空间指标指对土地覆盖空间分异性的表达。
（2）定量能力：与实地观测生物量的关联程度。
（3）MODIS-NDVI 与A VHRR-NDVI 比较验证：检验MODIS-NDVI是否能够延续A VHRR-NDVI的时间序列。
6参考文献：[1]Alfredo Huete，Chris Justice，Wim van Leeuwen. 1999.MODIS VEGETATION INDEX(MOD 13) ALGORITHM THEORETICAL BASIS DOCUMENT，Version 3. （April 30, 1999）.[2] A. Huete, K. Didan, T. Miura, E.P. Rodriguez, X. Gao, L.G. Ferreira. 2002. Overview ofthe radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment. 83 (2002) 195–213.7验证论文[1]王正兴、刘闯、赵冰茹、刘爱军。
利用MODIS增强型植被指数反演草地地上生物量.兰州大学学报（自然版,EI）(2004年4月15日被录用)。
[2]王正兴、刘闯、赵冰茹。
AVHRR 草地分类的潜力和局限：以锡林郭勒草原为例。
自然资源学报，2003年第6期(Vol.18 No.6, )。
[3]王正兴、刘闯、Alfredo HUETE：植被指数研究进展：从AVHRR-NDVI 到MODIS-EVI，生态学报，2003(5): P979-987(Vol.23 No.5).[4]王正兴、刘闯、赵冰茹。
内蒙古锡林郭勒草地AVHRR光谱特征变化研究。
中国草地，2003（5）：2-8.（Vol.25, No.1）.[5]赵冰茹、刘闯、王正兴。
锡林郭勒草地MODIS植被指数时空变化研究。
中国草地，2004（1）：1-8.（Vol.26, No.1）.第四节 MODIS数据植被指数标准应用实例中国草地2003年4期，原稿编号：03083锡林郭勒草地MODIS植被指数时空变化研究——以2002年4~10月旬度变化为例赵冰茹[1]刘闯[1]王晶杰[2]陈文波[1][1]中科院地理科学与资源研究所全球变化信息研究中心 [2]内蒙古草原勘测设计院摘要：利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS，结合地面调查数据，以内蒙古自治区锡林郭勒盟草地为研究区域，分析草甸草原、典型草原、沙地草原、荒漠草原四种代表性草地植被指数（MODIS-NDVI）的时空变化特征，以2002年4~10月旬度变化为例，较详尽地反映草地在其生长期内各个阶段植被指数的变化，进而反映生长状况；以2002年9月的NDVI合成数据为例，对植被指数分级，分析各个级别NDVI值域在地理空间上的变化，反映各类草地在空间上的连续性和差异性。
MODIS适当的时空分辨率可以较好地反映草地植被的时空变化特征。
MODIS 空间分辨率为250m、500m和1km，其中用于计算NDVI（归一化植被指数）的1、2波段为250m，用于计算EVI（增强型植被指数）的为1、2、3波段最低为500 m，这样的空间分辨率，比以往研究常用的1.1km分辨率的AVHRR[5][6]能更详尽地反映草地的空间差异。
MODIS每天上午覆盖一次，时间分辨率足以满足实时反映草地变化的要求。
MODIS植被指数包括MODIS_NDVI和MODIS_EVI，本文选用比较成熟的MODIS_NDVI。
MODIS-NDVI比AVHRR-NDVI先进之处在于：输入的RED 和NIR 是已经过大气校正的地表反射值，而且波幅更窄，避免了NIR区水汽吸收问题；MODIS不仅在发射前做了定标，而且在运行过程中可不断修正偏差，这使它在整体上比AVHRR性能稳定。
因此，利用MODIS数据定期地对NDVI值进行分析，有助于对草地分布、初级生产力、草场利用和退化状况进行有效的动态监测。
1.研究区域概况考虑到研究区域的代表性，选择内蒙古自治区锡林郭勒盟作为研究区，研究区包括9旗1县两市。
锡林郭勒草地位于内蒙古自治区中部偏东，地处北纬41°35′～46°46′，东经111°09′～119°58′。
是一个以高平原为主体、兼有多种地貌单元的草地区，地势南北高，中间低。
气候类型属中温带半干旱大陆性，冬季寒冷，夏季炎热，降水不均，雨热同期 [1][4]。
土壤类型多样，草地资源类型广泛，覆盖着草甸草原、干草原、荒漠草原、灌木荒漠、草甸的各个亚类[7][8]，在类型上具有一定的典型性和完整性，在空间分布上具有一定的连续性。
因此，选择该区，利用MODIS数据，研究其植被指数的时空变化特征，可以较详细地反映不同类草地在其生长周期内的长势情况，及各类草地生长状况在空间上的过渡和差异性。
研究过程中选择苏尼特左、右旗的荒漠草原，正镶白旗、正蓝旗的沙地草原，锡林浩特市和西乌珠穆沁旗的典型草原和草甸草原草地区作为地面实测样区，以实测的草地产量、盖度、高度、土壤湿度等数据辅助分析遥感数据，为植被指数的时空特征分析提供参照信息，并可为草地类型监测、草地产量估测提供有价值的参数信息。
2.数据获取与处理数据源为2002年4月～10月MODIS遥感数据和2002年5～9月地面实测数据。
研究方法以MODIS植被指数（NDVI）的提取分析为主，以地面同步实测数据分析为辅。
2.1 MODIS 数据处理及NDVI提取以2002年4～10月的MODIS数据为基础，首先对MODIS1B数据进行几何精校正，图像中心星下点校正误差小于0.1个像元，边缘小于0.3个像元，图像几何精度能较好地满足分析要求。
NDVI计算选取MODIS的1、2通道，即红波段（波长为620nm～670nm）、近红外波段（波长为841nm～876nm），采用以下公式计算：NDVI=（近红外-红）/（近红外+红）为了避免MODIS数据中云的影响，用于NDVI计算分析的数据取无云天气数据，所选数据日期为：3月30、31日；4月7、9、10、11、16、18、23、24、25、27、29、30日；5月1、2、4、9、13、17、22、24、25、26、27、29、31日；6月2、5、14、16、17、19、20、30日；7月7、11、12、23、30、31日；8月12、13、14、15、17、21、22、29、30日；9月5、9、13、14、15、16、19、22、23、29日；10月2、7、8、9、14、15、16、18、19、23、25、29、30、31日；11月1、3日。
