基于MODIS数据的湖北省秸秆焚烧火点 监测研究

Geomatics Science and Technology 测绘科学技术, 2017, 5(4), 167-175

Published Online October 2017 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/b616504472.html,/journal/gst

https://https://www.sodocs.net/doc/b616504472.html,/10.12677/gst.2017.54020

Research on Monitoring of Straw Burning

Point in Hubei Based on MODIS Data

Weixuan Shao, Yiguang Deng

School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan Hubei

Received: Sep. 4th, 2017; accepted: Sep. 18th, 2017; published: Sep. 26th, 2017

Abstract

This paper uses all day four views 1km resolution satellite image data in MODIS. And a method based on context is used to extract abnormal fire points; with the assistance of the data of land use, land cover, land surface temperature, we achieved the removal of false fire point such as buildings.

Finally, combined with land use map of Hubei Province, a thematic map of burning fire monitoring at county level is generated. In this paper, the fire point number in Hubei province from Septem-ber 1, 2015 to November 26th was statistically analyzed by the fire point distribution map. The results show that, monitoring straw burning by remote sensing method, time-efficient straw burning information can be provided to the regulatory authorities at all levels. At the same time, it also improves the warning and monitoring ability in straw burning monitoring.

Keywords

MODIS Data, Straw Burning, Fire Point, Remote Sensing

基于MODIS数据的湖北省秸秆焚烧火点

监测研究

邵炜璇，邓奕光

武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉

收稿日期：2017年9月4日；录用日期：2017年9月18日；发布日期：2017年9月26日

摘要

本文利用MODIS全天四景1 km分辨率卫星影像数据，采用基于上下文的方法进行热异常火点提取，并在

邵炜璇，邓奕光

土地利用与土地覆盖、地表温度等数据的辅助下，实现建筑物等虚假火点的去除。最后，与湖北省土地利用覆盖图结合生成县级秸秆焚烧火点监测专题图。本文结合火点分布图对湖北省2015年9月1日至11月26日的火点数目进行了统计，其结果表明，通过遥感手段对秸秆焚烧进行监测，可以提供给各级监管部门具有时效性的秸秆焚烧信息，同时也提高了秸秆焚烧的预警与监控能力。

关键词

MODIS 数据，秸秆焚烧，火点，遥感

Copyright ? 2017 by authors and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

https://www.sodocs.net/doc/b616504472.html,/licenses/by/4.0/

1. 引言

随着农村生活水平的提升，农业生产中的秸秆已经不被人们作为燃料所使用，而且由于农民环保意识欠缺、缺少劳动力、管理体制不健全、综合利用技术条件差等因素的影响[1] [2]，很多农民选择在收获农作物的时候直接就地焚烧秸秆，而秸秆露天焚烧会造成大量烟雾的现象，一方面影响到公路和航空运输，降低运输效率；另一方面，秸秆露天焚烧过程中释放的大量氮氧化物、二氧化碳和颗粒等污染物是我国大气污染的来源之一[3] [4]，威胁着居民的身体健康。湖北省是我国的农业大省，每年在水稻收割季节，是秸秆焚烧最严重的时节，此时对秸秆焚烧现象的监管尤其重要。但禁烧令的执行存在一定的难度，究其原因，一是由于焚烧火点具有分散性，实地人工逐点排查需要耗费大量的人力物力；二是由于焚烧火点具有随时性，如果没有掌握一定的证据很难查处进行过秸秆焚烧的农民，使得农民往往存在侥幸心理；三是由于暂时没有研究出有效的措施进行秸秆转化，而且随着农村家庭劳动力的减少，农民迫于下季作物种植的压力，常常会选择秸秆直接焚烧。因此，本文提出利用多源遥感影像预测火点监测的重点区域，提高火点监测的准确性和自动化，同时进行监测区域秸秆量的估算，提高秸秆转化的效率，利用多种手段提高禁烧令的实施效果，减少秸秆焚烧对环境的污染。

卫星遥感具有实时、动态、高分辨率、大范围覆盖等特点，将卫星遥感技术应用到秸秆焚烧监测上使重点区域作物信息提取和火点快速监测成为可能[5] [6] [7]。目前，国内可利用的高分影像包括高分1号(GF-1)、高分2号(GF-2)、资源三号(ZY-3)等多个传感器，数据重复周期为1~5天，为作物种植类型、面积等信息的提取提供了数据保障。在火点监测上，目前主要利用的卫星遥感资料包括MODIS(中分辨率成像光谱仪)、NOAA/AVHRR(先进型甚高分辨率辐射仪)、NPP/VIIRS 、我国环境卫星A/B 影像等。多源遥感卫星的使用使得火点监测的空间分辨率得到了较大提高[8]。同时，本研究提出在秸秆焚烧监测的过程中借助无人机系统，有助于提高火点监测的时间和空间上的灵活性；而利用无人机的外业核查，也能够减少人力物力的耗费。本研究利用高分影像和适用于火点监测的中低分影像，并结合无人机的使用，提高湖北省秸秆焚烧监测的精度和灵活性，在保证监测精度的同时，实现每日动态监测。

2. 数据与方法

2.1. 数据来源

本次研究使用武汉大学MODIS 接收站获取的MODIS 数据，该数据依据卫星属性分为两大类，一类是上午星Terra ，一类是下午星AQUA ，一天中四次过境的时间分别为每天凌晨1:30、上午10:30、下午

Open Access

邵炜璇，邓奕光

1:30和晚上10:30。根据秸秆焚烧的实际情况，本研究主要使用后三个时段的1000 m (1 KM)分辨率的L1B 数据进行火点监测。实际数据获取时间相对于过境时间大约延迟2小时。在波段选择上，使用MODIS 卫星数据的1、2、7、21、22、31、32波段来监测火点[9]。

此外，本研究需利用源自中国资源卫星应用中心的环境星1B影像数据、源自武汉大学数据接收站的NOAA卫星以及源自国家地球数据中心的NPP/VIIRS卫星影像等数据弥补MODIS数据在卫星时间、空间分辨率等方面的不足。其中，环境星采取多颗卫星组网飞行的模式，实现一次全球覆盖仅需要两天[10]，其CCD重访的周期是2天，超光谱成像仪或红外相机重访的周期是4天，而在波段选择上，使用HJ-1B 数据的5、6、7、8波段辅助监测火点；NOAA卫星则是来自美国的气象监测卫星。

2.2. 数据处理

本次研究遵循国家火点监测标准，以《秸秆焚烧卫星遥感监测应用技术规范》为依据开展湖北省秸秆焚烧的监测工作。研究主要利用MODIS卫星数据，并以NOAA气象卫星影像数据、环境星1B影像数据、NPP/VIIRS卫星影像数据为辅助，结合GIS手段，最终获得高精度秸秆焚烧火点遥感监测结果，进行后续成图、列表，从而实现秸秆焚烧情况的实时日报。主要技术路线如图1所示。

图1. 技术路线图

邵炜璇，邓奕光

首先，根据武汉大学MODIS接收站获取的当天四景MODIS数据(过境时间分别为每天上午10:30、下午1:30晚上10:30，凌晨1:30)，使用ENVI软件对MODIS数据做几何校正和辐射校正的处理；然后，进行云检测和水体像元识别和剔除，以此提高火点监测的精度，并利用校正后的数据进行火点监测；再者，利用基于上下文的方法进行热异常火点提取，并在土地利用、土地覆盖以及地表温度等数据的辅助下，实现建筑物等虚假火点的剔除操作；最后，对剩余的疑似火点进行可信度的估算，并利用ArcGIS 软件将数据与季前得到的土地覆盖和土地利用图结合生成县级秸秆焚烧火点监测专题图和文字报表。

2.3. 方法原理

本研究采用的火点监测方法是在《火点监测规范》的基础上，利用野外实地勘察数据或其它卫星监测数据进行监测结果的验证和阈值测算，以此提高对湖北省区域秸秆焚烧监测的精度。其中涉及到具体算法原理如下：

(1) 云监测与水体像元提取。利用第一波段、第二波段的反射率和第11 um波段的像元亮温进行云检

测。水体采用MODIS几何定位产品中提供的水体数据。

(2) 绝对火点判断。将在4 um波段处的亮温具有较高值的疑似火点作为绝对火点。

(3) 有效背景像元。指排除云体以外的陆地像元，且不能是潜在的火点像元。以待判点为中心，采用

“劈窗法”计算有效背景像元数量占总像元数的比例。

(4) 上下文火点判别。利用4 um和11 um波段的亮温、有效背景像元均值、绝对偏差等信息进行疑

似火点的的判断。利用火点像元与周围邻近像元的差异性大小来判断像元是否是火点像元。通过设置一定大小的背景窗口，计算待判定像元与背景像元之间的差异性是否满足条件，如果满足条件要求则该像元为火点，否则该像元不是火点。上下文模型在实际应用当中其准确性较绝对阈值模型有了一定的提高,但是窗口大小的选择对最终结果有一定影响，如果窗口选择的太小则结果可能产生误差[11]。

(5) 虚假火点去除。对地面出现的强反射点、耀斑、水路交界处等都有可能产生假火点现象[12]。需

要参考规范里的方法进行虚假火点的去除。

(6) 秸秆焚烧火点信度估算。对最终确定为秸秆焚烧火点的像元可以通过对其温度特性的统计分析，

估算其火点信度，按照规范将火点信度分为三级，置信度低于40%的火点误差太大可用性太低，因此不做处理。火点信度分级方法如表1所示。

(7) 监测结果验证。采用野外地面数据抽样验证和无人机巡检两种方法，对检测的结果进行验证，如

果火点位于遥感像元的几何定位精度之内，则认为检测到的火点结果是准确的，否则，认为监测到的火点属于误判火点。限于人工实地勘察耗时耗力的局限性，引入无人机技术来协助火点核销，通过监测结果的对比，验证算法的精度。

(8) 监测产品制作。监测产品以文字、专题图和统计表格的形式表示秸秆焚烧监测结果，实现一日一

报，另外将火点提取与高分影像结合，提高火点的可视化分析能力。

3. 结果与分析

3.1. 火点空间分布情况

2015年湖北省秋季作物收割期间(9月01日~11月26日)，利用卫星遥感数据共监测到267个火点，共涉及13个地级市和30个区县(市)。2015年9月01日到11月26日期间秸秆焚烧火点的地理空间分布情况如表2、图2所示。

表2和图2表明2015年湖北省秋收期间秸秆焚烧火点主要分布在湖北省中部地区，西部地区由于以山区为主，农田面积较小，基本未发现火点；东部地区火点较少。孝感市、荆门市、荆州市、天门市以

邵炜璇，邓奕光Table 1. Fire point reliability classification method

表1. 火点信度分级方法

信度范围信度等级

[40%, 60%) 低

[60%, 80%) 中

[80%, 100%] 高

Table 2. Statistics of straw burning fire points in cities and counties of Hubei

Province by satellite monitoring

表2. 卫星监测湖北省各市县秸秆焚烧火点统计

市/区县/市县/市火点数市/区火点数总占比

孝感市汉川市43

73 27.3% 应城市14

云梦县11

孝南区 2

孝昌县 2

安陆市 1

省直辖市级行政区划天门市42

67 25.1% 潜江市19

仙桃市 6

荆门市钟祥市21

53 19.9% 沙洋县19

京山县10

东宝区 3

荆州市监利县14

28 10.5% 公安县 4

松滋市 3

洪湖市 3

江陵县 3

石首市 1

黄冈市黄梅县7

10 3.7% 武穴市 2

团风县 1

宜昌市当阳市 4

7 2.6% 枝江市 3

随州市

随县 5

7 2.6% 广水市 1

曾都区 1

咸宁市赤壁市 1

2 0.7% 嘉鱼县 1

武汉市蔡甸区 1

2 0.7% 新洲区 1

恩施土家族苗族自治州咸丰县 1 1 0.4% 黄石市大冶市 1 1 0.4%

邵炜璇，邓奕光

Figure 2. Distribution of straw burning fire points in Hubei and its vicinity by satellite monitoring

图2. 卫星监测湖北省及周边秸秆焚烧火点分布

及潜江市的火点较多，约占总火点数的80.5%。其中孝感市火点(占总火点27.3%)集中分布在汉川市、应城市和云梦县(占总火点25.5%)；尤以汉川市秸秆焚烧最严重(占总火点16.1%)。荆门市火点(占总火点

19.9%)主要分布在沙洋县和钟祥市(占总火点数目15.0%)；荆州市火点(占总火点10.5%)以监利县为主(占

总火点5.2%)；天门市火点较多，约占总火点数目的21.0%。潜江市约占总火点数目7.1%。根据这些火点密集区域的地域特征研究可以发现，各地区秸秆焚烧火点数量的差异性主要与各地区耕地面积大小、耕种作物种类、收获时间上的差异、及各地区秸秆禁烧工作的开展有效程度有关。耕地面积越大、耕种作物种类尤其是多季农作物越多、收获时间越集中、秸秆禁烧工作的开展有效程度越弱，那么该地区的秸秆焚烧火点数量也就越多。

3.2. 火点时间分布情况

在时间分布方面，2015年湖北省秋季作物收割期间(9月01日~11月26日)，利用卫星遥感数据共监测到的267个火点中，包括9月份60个火点，10月份206个点，以及11月份1个火点。2015年9月01日到11月26日期间湖北省秸秆焚烧火点的时间分布情况如表3、图3所示。

根据以上图表所描述的时间分布信息可知，湖北省秸秆焚烧秋季火点分布并不均匀，而且主要集中在九月和十月，九月份火点约占总火点数量22.5%，十月份约占总火点数量的77.2%。其中九月各时间段分布同样不均匀，大多数火点集中在九月中旬，约占九月总火点数的58.3%。而十月份火点上旬占19.9%，中旬占54.4%，下旬占25.7%。根据湖北省作物信息、天气情况等数据进行分析可知，造成这一现象的原因一方面是不同作物的收获时间不一致；另一方面则与湖北省天气状况有很大关系，连续的雨天影响到

邵炜璇，邓奕光Table 3. Statistics of straw burning fire points in different time periods by

satellite monitoring

表3. 卫星监测各时间段秸秆焚烧火点统计

月份时间段火点统计个数按月统计合计

9月上旬15

60

267 中旬35

下旬10

10月上旬41

206 中旬112

下旬53

11月11月 1 1

Figure 3. The quantity of each city’s straw burning fire points in different time periods by satellite monitoring

图3. 不同时间段卫星监测各市县秸秆焚烧火点数量

了秸秆焚烧活动，此外多云天气也会影响到卫星对秸秆焚烧火点的监测，从而间接导致了各时间段火点分布不均匀的现象。

3.3. 技术改进

针对目前现有的仅凭借MODIS数据进行秸秆焚烧火点监测的技术进行分析可知，该技术主要存在以下不足之处：

(1) 时间分辨率低。

MODIS卫星(包括TERRA\MODIS和AQUA\MODIS)一天过境湖北四次，过境时间为凌晨一点半、

上午十点半、下午一点半和晚上十点半，考虑到火点余温等因素，有效的火点监测时间段为凌晨

邵炜璇，邓奕光

00:30~1:30、上午9:30~10:30、下午12:30~13:30以及晚上9:30~10:30。结合以往调研经验，农户焚烧秸秆大多集中在傍晚时分，也就是下午16:00~20:00，恰好MODIS在这个时间段内没有卫星过境，因此不能满足实时监测的需求。

(2) 小火点遗漏。

对于大面积的火点用MODIS火点监测算法较易检测，但是由于秸秆焚烧火点与林火不同，通常是许多小型火点，现行的许多火点监测算法难以检测出这种小型火点，因此会造成一些小型火点的遗漏。

(3) 火点误判。

基于亮温提取出的初始火点还需要进一步筛查，主要的筛查手段是结合土地覆盖图和高分卫星图。

但由于原始影像的分辨率本身不高造成火点的提取精度有限，火点的误判不可避免。

(4) 焚烧秸秆与焚烧垃圾的区分。

虽然焚烧垃圾也会对生态环境造成危害，但是将秸秆焚烧火点与垃圾焚烧火点进行区分，能够提高实地核查秸秆焚烧火点的准确性，有利于单向分析秸秆焚烧对空气质量变化的影响。

另外，湖北省秸秆焚烧具有以下特点：第一，焚烧火点较为分散，小型火点较多；第二，焚烧火点部分属于条带式焚烧，焚烧过后的黑斑呈现条带状；第三，在行政边界处堆积焚烧。因此本次研究针对现有监测方法的不足，同时结合湖北省秸秆焚烧特点，提出了改进方案，即采用多源卫星影像相互结合的方式来改进传统监测算法，包括NPP卫星、环境减灾卫星、NOAA气象观测卫星等。

NPP卫星搭载的VIIRS是MODIS系列的改进型，拥有优于MODIS的传感器系统，共有9个可见光、近红外波段(0.4~0.9 μm)，9个中短红外波段(1~4 μm)以及4个热红外波段(8~12 μm)，是用来测量云量海洋和陆地表面温度、火灾和地球反照率的良好数据源。此外，NPP卫星的过境时间为上午6:00和下午6:00，都是没有MODIS卫星国境的时间，因此加入NPP卫星影像数据可以提高监测的时间分辨率。

环境减灾卫星中的CCD的分辨率可达300 m，IRS的分辨率可达150 m，因此在有环境星数据覆盖的区域使用环境星来监测火点，可以提高监测的空间分辨率，也有助于小型火点的检测。

搭载于NOAA系列极轨气象卫星的AVHRR传感器，具有从可见光到热红外谱段的六个通道，拥有长久的火点检测应用历史，其火点产品相较于MODIS数据更为成熟。因此可使用NOAA的火点产品进行辅助监测，减少火点错判和遗漏的几率。

除此以外，本研究提出了在重点监测区域采用无人机巡检的改进方案，以此保证监测火点的时效性。

由于可见光波段一般可以达到要求，因此无人机只用装载对应的设备，这样做既降低了它的载荷，又有利于无人机在巡查过程中的升降。通过无人机，监测者可以在地面指挥车内查看其拍摄的实时影像。在监测到火点后，还需要在实地核查，掌握证据以便于依照规定实施处罚。

综上所述，本研究通过对多种卫星影像数据、无人机采集的影像数据进行综合性的处理，实现了对湖北省地理信息的全覆盖，同时可以确保火点监测工作的时效性，以便相关单位利用火点监测结果图进行快速反应。此外，通过多个卫星数据的综合利用，对火点成果图进行验证与核对，保证监测火点的精度。

4. 结论

本研究利用MODIS全天四景1 km分辨率卫星影像数据对湖北省秋季作物秸秆焚烧进行遥感监测，采用多种卫星影像数据配合无人机获取的影像数据进行辅助处理，保证了秸秆焚烧火点监测的准确度。

对湖北省2015年秋季作物秸秆焚烧火点进行时空分析发现，火点主要集中在湖北省中部地区，西部地区由于以山区为主，农田面积较小，基本未发现火点，东部地区则仅有少量零散分布的火点出现，应加大对秸秆焚烧严重地区的监管力度，同时积极丰富秸秆利用途径；此外，湖北省2015年秋季秸秆焚烧主要

邵炜璇，邓奕光

集中在九月中旬和十月中旬，其中十月份约占总火点数量八成，这与作物收获时间以及天气状况关系密切，有关部门应有针对性地提前采取预警措施，最大程度缓解秸秆焚烧带来的危害。然而，由于本研究使用的MODIS数据仅用于分析秸秆焚烧火点的时空分布，未涉及秸秆焚烧的面积、焚烧持续时间等信息，并且遥感火点监测会受到天气情况、卫星过境时间等因素影响，后续工作需要针对这些因素进行进一步的研究和探讨。

参考文献(References)

[1]张彦, 刘婷, 李冰, 等. 基于MODIS数据的河南省秋季作物秸秆焚烧火点监测研究[J]. 河南农业科学, 2016(11):

149-154.

[2]王子峰, 陈良富, 顾行发. 基于MODIS数据的华北地区秸秆焚烧监测[J]. 遥感技术与应用, 2008(6): 611-617.

[3]胡梅, 齐述华, 舒晓波, 等. 华北平原秸秆焚烧火点的MODIS影像识别监测[J]. 地球信息科学, 2008(6):

6802-6807.

[4]尹聪, 朱彬, 曹云昌, 等. 秸秆焚烧影响南京空气质量的成因探讨[J]. 中国环境科学, 2011(2): 207-213.

[5]赵文化, 单海滨, 钟儒祥. 基于MODIS火点指数监测森林火灾[J]. 自然灾害学报, 2008(3): 152-157.

[6]周利霞, 高光明, 邱冬生, 等. 基于MODIS数据的火点监测指数方法研究[J]. 火灾科学, 2008(2): 77-82.

[7]胡尧. 基于MODIS数据的森林火灾遥感监测方法研究[D]: [硕士学位论文]. 成都: 成都理工大学, 2015.

[8]刘琳. 基于MODIS数据的重庆市森林火灾监测与预警研究[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆师范大学, 2014.

[9]周梅, 郭广猛, 宋冬梅, 等. 使用MODIS监测火点的几个问题探讨[J]. 干旱区资源与环境, 2006(3): 180-183.

[10]吴琳. 环境与减灾C星发射成功[J]. 中国航天, 2012(12): 17.

[11]Giglio, L., Descloitres, J., Justice, C.O., et al. (2003) An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS.

Remote Sensing of Environment, 87, 273-282.https://https://www.sodocs.net/doc/b616504472.html,/10.1016/S0034-4257(03)00184-6

[12]缪婷婷. 基于MODIS数据的森林火点监测算法及迹地面积估算的研究[D]: [硕士学位论文]. 南京: 南京信息工

程大学, 2012.

知网检索的两种方式：

1. 打开知网页面https://www.sodocs.net/doc/b616504472.html,/kns/brief/result.aspx?dbPrefix=WWJD

下拉列表框选择：[ISSN]，输入期刊ISSN：2329-549X，即可查询

2. 打开知网首页https://www.sodocs.net/doc/b616504472.html,/

左侧“国际文献总库”进入，输入文章标题，即可查询

投稿请点击：https://www.sodocs.net/doc/b616504472.html,/Submission.aspx

期刊邮箱：gst@https://www.sodocs.net/doc/b616504472.html,

MODIS数据格式介绍

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.sodocs.net/doc/b616504472.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。

MODIS数据说明

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

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

ENVI中打开MODIS数据及简单处理

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

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

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(LiYJ)

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.sodocs.net/doc/b616504472.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。

风云卫星和MODIS数据及产品说明

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

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数据介绍、下载及处理

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指数介绍

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）

Envi处理MODIS流程学习资料

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。

MODIS数据说明(经典)共11页文档

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
第1页

ENVI预处理modis

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

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

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

TERRAAQUAAURA卫星简介及MODIS数据的获取

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。