这一篇我们来介绍下MODIS数据的下载方式.当然这边主要是介绍国外网站的下载方式,国内网站的普遍是在地理空间数据云和遥感集市下载.国外网站(NASA官网)下载方式主要介绍两种.本篇主要针对第一种方式,基于完整的一景影像下载的过程(FTP工具).FTP下载工具以及完整影像下载的方法NASA官方遥感影像数据下载网址(里面不止有MODIS,还有ENVISAT,NPP-VIIRS等):官网 https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/ 选择DATA DISCOVERY的

1.MODIS数据的特点 (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5

前言: 本篇文章的出发点是因为之前接触过相关研究,困囧于该系列资料匮乏,想做一个系列.个人道行太浅,不足之处还请见谅.愿与诸君共勉. 数据准备: MODIS数据产品MOD13Q1—以2010年河南省3.4.5三个月为例: 一.MRT单次数据操作 (1).进入GUI界面操作 1.将所需处理的一个.hdf原始数据加载进来 2.通过左右选项选择所需波段(MOD13Q1已将NDVI提供,只需保留选择就行) (若用的数据比如MOD12Q1计算NDVI,则Modis算法如公式:NDVI=(Band2-Ban

时间序列S-G滤波之Python 根据上上篇博文(MODIS系列之NDVI(MOD13Q1)五:NDVI处理流程)做出的NDVI.我们求NDVI时间序列图,但该NDVI时序图为地表各土地类型综合的NDVI时序图.(详情同样参考该系列五博文的文底) 建议:大家应该也能发现从网上粘贴的代码,大部分在各自实际运行中会出现报错,不能运行.这其中有代码本身的错误,但也不乏运行环境的欠缺.误操作.电脑自身特点等原因.本博客的所有代码都经过实际运行再上传,哪怕比较熟悉的代码,再上传前都会尽可能实际运行.目的便

前言:(个人建议) 1.进行数据处理工作,由于通常数据量比较大.所以在个人电脑中,要将基础数据.不断增长的过程数据.结果数据等分门别类,使得简单易找. 2.将重要数据备份,因为在数据处理过程中,由于出错使重要数据损失,勿让重要数据成绝版.所以生成或保存压缩文件是很好的选择. 3.当数据量大,需要进行批量处理时.模板文档或代码要杜绝出现细节错误.容易一锅端,费时间且低效率. 处理工具:ArcMap 处理数据:MOD13Q1的NDVI成品(.tif)文件 研究区矢量文件(以河南省省界为例) 处理流程

MRT(MODIS Reprojection Tool)简介: MODIS的全称为中分辨率成像光谱仪(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer),是搭载在Terra和Aqua卫星上的一个重要的传感器.MRT是一种针对MODIS数据的处理工具.它可以帮助用户把MODIS影像重新投影到更为标准的地图投影,而且可以选择影像中的空间子集和波段子集进行投影转换,输出格式为raw binary,GeoTIFF和HDF-EOS.MRT可在多种系统平台上进行运行

引言: 写MODIS数据处理这个系列文章的初衷,主要是为了分享本人处理MODIS数据方面的一些经验.鉴于网上对这方面系统性的总结还比较少,我搜集资料时也是走了许多的弯路,因此希望通过此文让初学者能够更快的入门,把时间多花费在数据分析方法的创新上,而不是在机械式的处理数据上.本系列包括的MODIS数据处理例子包括:MOD16全球蒸散发数据集以及MOD13植被指数数据集.如果你是一名遥感方面的初学者,想要利用ArcGIS处理MODIS数据,相信看完这系列文章,能够帮助你熟悉这整个数据处理流程以及Ar

  源码: 1: PRO TIFF_NDVI,F1,F2,FOUT 2: F1 = DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'B4 TIFF',FILTER='*.TIF',/READ) 3: F2 = DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'B3 TIFF',FILTER='*.TIF',/READ) 4: FOUT =DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'RESULT PATH',FILTER='*.TIF',/WRITE) 5: IF(FILE_TEST(F1

1.准备工作 如果想要ENVI友好一点,请下载ENVI5.3,并且安装China satellites 补丁(参考博客:ENVI扩展工具:中国国产卫星支持工具) App Store for ENVI下载地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102xl5j.html China satellites :https://pan.baidu.com/s/1miL3euk 密码:obyz 1)  将下载的 Zip 文件解压到 ENVI 安装路径下(覆盖同名

一.基础概念 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数),植被覆盖指数.也称为生物量指标变化,可使植被从水和土的图像范围中分类出来. 应用于检测植被生长状态.植被覆盖度和消除部分辐射误差等. 1.NDVI 能够部分消除与太阳高度角.卫星观测角.地形.云影等与大气条件有关的辐射变化的影响: 2.NDVI 结果被限定在[-1,1]之间,避免了数据过大或过小给使用带来的不便: 3.NDVI 是植被生长状态及植被覆盖度的

最大合成法(MVC)能够在Envi中的Band Math中进行,式子是B1>B2,可是无法批量化.本文实如今ArcGIS中利用Python代码批量进行,例如以下: 用到的Modis NDVI数据是在MRT中进行拼接与转投影后的月数据,一个月有两期,数据格式是.tif,文件名称的格式如:20040101.1_km_16_days_NDVI.tif.20040102.1_km_16_days_NDVI.tif代表2004年1月份的两期数据.本次处理的为2004-2013年的10年的数据. Pytho

shp从国外网站下载的,不是很准确了 数据:COPERNICUS/S2 交流合作请联系:ab000c@163.com

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 该项目为研究生时的老师牵头,个人已毕业数年,应老师要求协助其进行了该项目的管理. 项目组能获取到全球主要作物的生长指标,以及降水.温度等影响作物生长的指标数据.面对繁琐冗长的大量遥感数据,致力让广大没有遥感专业背景的用户了解到全球各农作物的生长情况,为用户提供一个可视化的全球农情遥感数据展示. 网站包括的功能有: 多种指标(NDVI.PAR.温度.降水等)的

最近瞎逛的时候发现了一个超炫的粒子进度效果,有多炫呢?请擦亮眼镜!   // _this.ch){ _this.particles.splice(i, 1); } }; this.Particle.prototype.render = function(){ _this.ctx.fillStyle = 'hsla('+this.hue+', 100%, '+_this.rand(50,70)+'%, '+_this.rand(20,100)/100+')'; _this.ctx.fillRect

目录 前言 前台实现 后台实现 总结 一.前言        看到这个题目有人肯定会说这有什么可写的,最简单的我只要用文件系统一个个查找.打开就可以实现,再高级一点我可以提取出所有数据的元数据,做个元数据管理系统就可以实现查找功能,有必要用geotrellis用分布式吗?这不是杀鸡用牛刀吗?理论上是这样的,但是要看我们考虑问题的尺度,如果你只是一些简单的数据用传统方法当然好,省事.省时.简单.速度快,但是当我们将数据的量放大到一个区域乃至全球的时候恐怕事情就不是那么简单了,比如我们有了全球Lan

本文转至:http://bbs.chinaunix.net/thread-1692302-8-1.html(只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息)再比如,传说中的面向对象本该大显神威的游戏领域--就说流行的WOW吧.这个游戏有10个职业,10个种族,每个种族都有自己的几个特有种族天赋(这个种族天赋还可能根据职业有所不同,比如血精灵):每个职业有几十甚至上百种不同的技能/法术,这些技能有近战技能,有远程技能:有的技能会对敌方造成伤害或不良状态,有的技能能给己方队友加上好的状态或治

上一篇:<IDDD 实现领域驱动设计-上下文映射图及其相关概念> 在<实现领域驱动设计>书中,分层的概念作者讲述的很少,也就几页的内容,但对于我来说,有很多的感触需要诉说.之前的短消息项目使用的就是经典分层架构,但那时候是:瞎子过桥,啥也不会,现在再回过头看,满眼惆怅,还请我娓娓道来- 1. 层的含义 在第一张图中,用户界面层(User Layer)是我自作主张加上的,应用层的直接用户就是用户界面层,这里的用户界面层,也可以称之为表现层(Presentation Layer),上面

本书是美国计算机传奇人物杰拉尔德.温伯格和唐纳德.高斯所著,我在网上买到的2003年版的本书,发现本书用20则幽默的现代寓言故事,60幅精美插图,以及一系列的适当提问和建议,让我们的思考方式慢慢得以扩展和改变. 本书整体分为六个大的问题: 问题是什么? 这个问题是什么? 什么是真正的问题? 这是谁的问题? 问题从哪儿来的? 我们真的想解决问题吗? 从问题的源头,一直追根溯源,从不同人物,不同的角色,不同的角度来剖析同一个问题.以下,我从这六个大的问题,向大家介绍作者是如何改变我们的想法的. 一.

压制:硬控的一种,是指A在释放压制型技能的时候B无法进行任何动作,可以被 水银腰带 和 坩埚盖 解除(原来可以完全解掉,现在貌似只是能动,伤害还在继续,比如蚱蜢的R中,用水银解掉之后可以立即跑开,但是他有一个范围,如果你还在这个范围之内,蚱蜢就还在吸)不能用 净化 解 (原来不能,现在没试过=.=不敢肯定)例如:蚱蜢的R,狼人的R束缚(禁锢):是指A释放束缚型技能时B 不能移动,不能带释放位移性技能,但是可以进行普通攻击和释放不带位移的任何技能例如:维鲁斯的R,莫甘娜的Q眩晕:最强硬控,所有控制

001 Love your neighbor as yourself.         要爱人如己.--<旧·利>19:18      002 Resentment kills a fool, and envy slays the simple.         忿怒害死愚妄人,嫉妒杀死痴迷人.--<旧·伯>5:2 003 Does a wild donkey bray when it has grass, or an ox bellow when it has fodder?