代码: var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/MCD43A4_006_NDVI') .filter(ee.Filter.date('2018-04-01', '2018-06-01')); var colorized = dataset.select('NDVI'); var colorizedVis = { min: 0.0, max: 1.0, palette: [ 'FFFFFF', 'CE7E45', 'DF923D', 'F1B555', 'FCD163', ...
官网介绍链接:https://lpdaac.usgs.gov/products/mod09q1v006/user guide:https://lpdaac.usgs.gov/documents/306/MOD09_User_Guide_V6.pdf MOD09Q1(分辨率8day 250m),相对于MODIS产品系列中已经合成好的MOD13Q1 NDVI(分辨率16day 250m)有更高的时间分辨率16-day。 查看MOD09数据集的user guide可以得知Band...
当L=0是,SAVI就是NDVI;对于中等植被覆盖区,L的值一般接近于0.5。乘法因子(1+L)主要是用来保证最后的SAVI值介于-1和1之间。该指数能够降低土壤背景的影响,但可能丢失部分植被信号,使植被指数偏低。 (4)修正土壤调整植被指数(ModifiedSoil-Adjusted Vegetation Index——MSAVI) 关于植被指数更详细的介绍,可参见田庆久...
NDVI更新每16天处理一次,而火灾更新则每天处理一次。为每个生态组单独开发模型,将这两个输入与清理区域联系起来,使用汉森年度树木覆盖损失数据来训练模型。有资格成为警报的最低阈值是25%的像素被清除,尽管阈值因生态组而异,以尽量减少假阳性。下面是一个快速介绍FORMA数据集的脚本示例。
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 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 Wate...
时序数据集MOD13A2,根据其中的质量标记像来检测受到云和大气影响的像元,取同一元同一时段的历史数据作为该像元NDVI初始值, 然后利用时间序列谐波分析 云的干扰是光学遥感的最主要障碍,OD13A2数据是周期为16 d的合成数据,采了3种合成方案(MODIS Vegetation IndicesHANTS方法重建无云的连续时间序列数据, (MOD13) C5 Us...
为了下载MODIS的NDVI数据，您需要遵循三个主要步骤：寻找数据集、下载数据链接和实际下载数据。以下为您详细介绍如何操作。首先，您需要访问MODIS数据的网站。在此页面上，将鼠标移动至“DATA”选项，您会看到自动列出的MODIS数据集。从这些数据集中，找到您需要的植被指数数据，例如月度数据，选择如MOD13A3的...
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：1.导⼊研究区⽮量⽂件（做空⼼处理）2.将.tif⽂件导⼊ArcMap中（可以多导，以电脑承受能⼒为主）。是否构建⾦字塔：是 3.批量定义投影（MRT进⾏批处理时已做过，但双保险且该步简单）（ArcMap...
绿色CMG5600米每日表面反射带17MOD09A1土地瓷砖500米8天表面反射带17MYD09A1浅绿色瓷砖500米8天表面反射带17MOD09Q1土地瓷砖250米8天表面反射带12MYD09Q1浅绿色瓷砖250米8天表面反射带12MOD13A1土地瓷砖500米16天植被指数植被指数陆地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...