NDVI 300m 10-day

由于欧空局地面站的OVHCloud发生火灾,Copernicus全球陆地服务的Sentinel-1和Sentinel-3数据暂时无法获取,影响了实时NDVI、LAI等11种产品的更新。一旦数据恢复,生产将尽快恢复。

Copernicus Global Land Service

Delay in Sentinel-1 and Sentinel-3 based products

(https://land.copernicus.eu/global/content/delay-sentinel-1-and-sentinel-3-based-products)

Published on:
2021-03-12
Due to a fire at the ESA ground segment infrastructure, hosted at OVHCloud on March 10, the input data from Sentinel-1 and Sentinel-3 is currently unavailable.
Consequently, the near-real time updates of the following products will be delayed temporarily:
NDVI 300m version 2
LAI 300m version 1
FAPAR 300m version 1
FCOVER 300m version 1
DMP and GDMP 300m version 1
Surface Soil Moisture (SSM) 1km version 1
Soil Water Index (SWI) 1km version 1
Lake and River Water Level version 2
Lake Water Quality 300m version 1
Lake Surface Water Temperature 1km version 1
When the input data becomes available, the production will be resumed as soon as possible.

Copernicus Global Land Service

图片

https://land.copernicus.vgt.vito.be/PDF/portal/Application.html#Browse;Root=513186;Collection=1000322;Time=NORMAL,NORMAL,-1,-1,

https://land.copernicus.eu/global/products/ndvi

### MOD13Q1.061 Terra Vegetation Indices 月均NDVI下载代码生成 以下是一个基于Google Earth Engine (GEE) 的Python脚本,用于生成MOD13Q1.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 250m数据的月均NDVI值。该脚本将通过时间序列计算每个月的平均NDVI值,并导出结果。 ```python import ee import datetime # 初始化Earth Engine ee.Initialize() # 定义研究区域(以中国为例) geometry = ee.Geometry.Rectangle([73, 18, 135, 54]) # [minLon, minLat, maxLon, maxLat] # 定义时间范围 start_date = ee.Date('2000-02-18') # MOD13Q1 数据从2000-02-18开始 end_date = ee.Date('2023-01-01') # 加载MOD13Q1数据集 modis_ndvi = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD13Q1").select('NDVI').filterDate(start_date, end_date) # 将NDVI值从16天合成转换为月均值 def monthly_mean(collection): # 获取所有唯一的月份和年份 range_list = ee.List.sequence(0, collection.size().subtract(1)) def iterate_over_images(i, init_list): img = ee.Image(collection.toList(collection.size()).get(ee.Number(i).toInt())) date = ee.Date(img.get('system:time_start')) year = date.get('year') month = date.get('month') ym = ee.Number.parse(ee.String(year).cat(ee.String(month).padToLength(2, '0'))) return init_list.add(ym) ym_list = ee.List(range_list.iterate(iterate_over_images, ee.List([]))).distinct() def reduce_monthly_mean(ym): y = ee.Number(ym).slice(0, 4) m = ee.Number(ym).slice(4, 6) start = ee.Date.fromYMD(y, m, 1) end = start.advance(1, 'month') filtered = collection.filterDate(start, end) mean = filtered.mean().set('system:time_start', start.millis()) return mean monthly_images = ee.ImageCollection.fromImages(ym_list.map(reduce_monthly_mean)) return monthly_images monthly_ndvi = monthly_mean(modis_ndvi) # 导出月均NDVI数据 task_config = { 'image': monthly_ndvi.toBands(), 'description': 'Monthly_NDVI', 'folder': 'GEE_Export', 'scale': 250, 'region': geometry, 'maxPixels': 1e13 } task = ee.batch.Export.image.toDrive(**task_config) task.start() print("任务已启动,请在Google Drive中检查输出文件。") ``` #### 代码说明 1. **初始化Earth Engine**:确保已安装并正确配置`earthengine-api`库。 2. **定义研究区域**:使用`ee.Geometry.Rectangle`定义感兴趣的地理范围。 3. **加载MOD13Q1数据集**:选择NDVI波段,并过滤指定的时间范围。 4. **月均值计算**:通过自定义函数`monthly_mean`将16天的NDVI合成转换为月均值。 5. **导出数据**:使用`ee.batch.Export.image.toDrive`方法将月均NDVI数据导出到Google Drive。 --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值