前言这一次博客主要使用MRT对MODIS数据进行处理，内容包括：MRT单幅数据处理、MRT批量处理和我遇到的一些bug及解决方法，至于MRT的安装网上有很多教程按照说明操作即可，希望也能解决一些问题。MRT单幅数据处理1.在安装MRT的路径下找到bin文件夹，我的是：F:\MRT\bin，找到ModisTool.jar并双击打开，显示以下页面： 2.点击open input file打开需要处理的
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2023-10-31 17:24:00
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大名鼎鼎的卫星数据MODIS是Terra和Aqua两颗卫星上搭载的成像传感器，因此我们一般又成这两课卫星所获取得数据为MODIS数据，该数据具有的有低空间分辨率（250m、500m、1000m）与高时间分辨率（大多是1天的重放周期）的特点。在平常的研究中，MODIS数据常作为地物时空变化监测（时序分析）研究中的重要常用数据源之一。在本文中，小编将介绍一下，如何在Windows平台下，使用一个Pyt
# 使用 Python 处理 MODIS 数据
## 简介
MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一个在多种应用中广泛使用的地球观测卫星传感器。用 Python 处理 MODIS 数据，您可以提取有用的信息，进行分析和可视化。本文将引导您通过整个流程，从下载数据到处理和分析，帮助您掌握 MODIS 数据的处理技能。
## 流程
本期记录只上干活，废话不多说，主要是后面与HEG配合使用，实现一系列研究与反演操作。python环境：Python 3.5.2 +Pycharm模块包：pyhdf安装方法(命令行输入)：pip install pyhdf一、获取hdf数据集：from pyhdf.SD import SD
HDF_FILR_URL = "E:\Persona_project\Py-Program\RS\modis\
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2023-06-30 16:10:38
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MODIS数据批量下载说明：此文参考了下面的帖子和自己的实际遇到情况，结合前人的经验整理而成。若侵犯到相关作者权益，请联系我，立即删帖。感谢各位提供的帮助！参考帖子： ①https://www.jianshu.com/p/0ecce029c876②③https://jingyan.baidu.com/article/75ab0bcb91c6ead6874db279.html1、 数据下载1.1网址
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
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2024-04-11 20:56:49
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1熟悉MRT
MODIS产品的类型不同，一景HDF格式的影像包含的波段也各不相同。MRT处理时需要选择处理波段，0表示不作处理，1表示处理，首先要确定影像的波段数。
1、拼接
Mrtmosaic.exe程序用来拼接影像。调用方式为：
mrtmosaic -i "g:\n%1.txt" -s " 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1. 数据下载：选择Modis的植被指数产品Q132. 投影变换ENVI中添加椭球、基准面和投影参考信息Modis投影变换工具MRT和MCTK，感觉MRT复杂了点，先选择MCTK用用。各种问题啊，ENVI无法识别空间参考，看来配置有问题！3. 影像拼接这里出了一点问题，在投影变换的时候将NaN了，这样忽略像素值时候实现不了！4. 影像裁剪5. NDVI分布和地形有着密切的关系，这通过眼睛都能够看出
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2012-06-08 08:39:00
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库仑产品• 库仑张崇波 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2021-02-24 17:29• 来自相关话题Optum G2作为一款实用的岩土数值分析软件，支持批处理操作，即允许用户一次性运行(分析)多个源文件。下面简述使用方法：1、批处理操作流程打开G2——点击菜单栏“文件”——点击“运行批处理”——选择需要运行的文件后确定，软件即自动开始对用户选择的文件进行分析运算。2、批处理
MODIS数据批量下载与处理-pymodis的使用 关于pymodis脚本工具使用downmodis module批量下载modis数据convertmodis_gdal module批量拼接投影等预处理其他方法：Python调用MRT批处理 MODIS数据，下载量小的话，可以从NASA官网 根据产品、时间、位置进行筛选自己要的，之后下载。当下载量比较大时…肯定是编程来的快了…之前一直在想怎么编
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2024-08-05 08:32:10
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于测序成本的下降，现在有可能以前所未有的规模在深度和样本数量上对农作物品种进行测序。但是，由于复杂基因组的repetitive nature，普遍的比对歧义性阻碍了准确的阅读重叠，并混淆了全基因组组装。此外，参考基因组中缺少的大部分基因组片段无法通过比对放置在pan-genome上。因此，对于具有复杂基因组的物种，仅靠序列比对不足以建立高质量的泛基因组。但是，一组可用的超高密度遗传锚点将对泛基因组
原标题：小白学Python——自定义模块的使用自定义模块导入：要求：模块文件后缀必须以.py结尾模块文件名必须是合法的标识符避免名称和内建模块名冲突导入方式：import语句from import 语句from import * 语句正确的模块名：mymod.py avde.py abc123.py错误的模块名：123.py abc.cpp math.py示例见：mymod.py #自定义模块函数
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2023-11-16 13:39:52
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文章目录前言介绍使用方法安装PyModis库使用downmodis参数说明convertmodis_gdal参数说明示例相关链接 【PyModis简介】基于Python的开源Modis数据处理库下载功能：根据用户提供时间批量下载读取：提取数据元数据（包含数据质量信息）处理：镶嵌、投影、转格式【官方介绍】下载大量modis hdf/xml 文件以及解析xml文档以获取有关HDF文件的信息使用MRT
在中间的 Processing Options 栏目中选择项目列表（Select items from the lists：）选择需要的数据子集（不同的数据产
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2023-10-30 10:55:48
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## Modis数据 Python 画图实现流程
### 1. 确定数据源
首先需要确定所使用的 Modis 数据源，可以从官方网站上下载相关数据集。确定数据集后，将其下载到本地以备后续使用。
### 2. 导入必要的库
在开始编写代码之前，需要导入一些必要的 Python 库。以下是常用的库：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import
原创
2023-07-15 17:52:03
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pandas模块学习一、背景概述Pandas (Python Data Analysis Library) 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。numpy更加适用于科学计算领域；而pandas最初据说是设计用于金融领域，因此pandas可能更加适用于各类实际应用场景的处理。另一方面，numpy适用于处理“干净”的数据，及规范、无缺失的数据，而pandas更加擅长数据
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2023-10-11 07:30:28
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一：什么是MRO所谓的MRO，就是方法解析顺序(Method Resolution Order)。在调用方法时，会对当前类以及所有的基类进行一个搜索，确定要调用的方法具体在哪。不管用哪种方式去确定MRO列表，必须满足 本地优先级和单调性。本地优先级：指声明时父类的顺序，比如C(A,B)，如果访问C类对象属性时，应该根据声明顺序，优先查找A类，然后再查找B类单调性：如果在C的解析顺序中，A排在B的前
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2024-06-03 11:03:38
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# 理解MODIS数据元数据与Python的应用
MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是美国国家航空航天局（NASA）的一项重要遥感任务，主要用于监测全球的生态、气候变化及环境。MODIS传感器每过一段时间就会拍摄地球表面的图像，并生成各种数据，包括光谱数据、气温、植被指数等。而在进行数据分析时，元数据（Metadata）起着至
# Python读取MODIS并插值处理
作为一名经验丰富的开发者，我很荣幸能够帮助你实现“Python读取MODIS并插值处理”。下面将会给你展示整个流程的步骤，并提供每一步需要用到的代码和注释。
## 1. 导入所需的库
在开始之前，我们需要导入一些必要的库，以便能够处理MODIS数据和进行插值处理。以下是我们需要导入的库：
```python
import numpy as np
i
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2023-07-29 15:50:30
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# Python读取MODIS文件插值处理
## 引言
MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是一种在卫星上搭载的成像光谱仪，用于收集地球表面的遥感数据。MODIS数据通常以HDF格式保存，其中包含了大量的地球表面数据，如地表温度、植被覆盖等。在科学研究和环境监测中，对MODIS数据进行插值处理是非常常见的操作，以获取更精细的地
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2024-06-25 05:25:14
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