GLASS 产品使用（一）

GLASS数据介绍

产品详细：全球陆表特征参量数据产品(GLASS产品)，由北京师范大学梁顺林教授团队自主研发，数据产品包括叶面积指数（LAI）、反照率（Albedo）、发射率（BBE）、光合有效辐射（PAR）、下行短波辐射（DSR）、净辐射（NR）、光合有效辐射吸收比（FAPAR）、植被覆盖率（FVC）、潜热（ET）和植被总初级生产力（GPP）等多种产品。GLASS产品是基于多源遥感数据和地面实测数据，反演得到的长时间序列、高精度的全球地表遥感产品。这些产品为研究全球环境变化提供了可靠的依据，能够广泛应用于全球、洲际和区域的大气、植被覆盖、水体等方面的动态监测，并与气温、降水等气候变化表征参数结合起来，应用于全球变化分析。

入口：全球陆表特征参量（GLASS）产品下载与服务

http://glass-product.bnu.edu.cn/

 GLASS数据下载

下载入口有两个，国家地球系统科学数据中心和马里兰大学GLASS下载，前者适用于少量数据下载，后者适用于批量下载，接下来我会对两种数据获取做详细的介绍：

（1）国家地球系统科学数据中心

 

 

网站需要注册，下载有数量限制，按照自己需要的数据产品和年份下载即可

国家地球系统科学数据中心GLASS下载：http://www.geodata.cn/thematicView/GLASS.html

（2）马里兰大学GLASS下载

简单简介的下载方式，不需要注册不需要VPN，需要什么数据点击下载即可，比国家地球系统科学数据中心下载更加稳定，没有数据限制，易于批量下载长时间序列

马里兰大学GLASS下载：http://www.glass.umd.edu/Download.html

批量下载-Python

import wget#导入下载url所需要的包，需要安装wget包

for i in range(3,11,1): #循环下载03-11年的数据
   for j in range(1,366,1):#循环下载1-365天的数据
   
     date=2000000+j+i*1000#t是下载数据的日期，如2003001
     year=2000+i#year是下载数据的年份，如2003
     url='http://www.glass.umd.edu/PAR/'+str(year)+'/GLASS04B01.V42.A'+str(date)+'.2019363.hdf'
     #以下载GLASS PAR数据为例，只需要改变url的year和date即可循环下载，这里注意数据/PAR/是根据下载数据也是要改变的，可以查看某一下载数据的url来适当调整     
     wget.download(url, out='/media/lwq/GLASS-PAR0.05/'+str(date)+'.hdf'  )
     #out的为输出路径，这里用date来命名方便处理
#下载数据为HDF格式，故需下载hdf.xml和.jpg数据
     url='http://www.glass.umd.edu/PAR/'+str(year)+'/GLASS04B01.V42.A'+str(date)+'.2019363.hdf.xml'
     wget.download(url, out='/media/lwq/GLASS-PAR0.05/'+str(date）+'.hdf.xml'  )
     url='http://www.glass.umd.edu/PAR/'+str(year)+'/GLASS04B01.V42.A'+str(date)+'.2019363.jpg'
     wget.download(url, out='/media/lwq/GLASS-PAR0.05/'+str(date)+'.jpg'  )
     print('finish：'+str(date))
#值得注意的是我在这里没有考虑润年，需单独下载某些年第366天的数据，以后会加以补充

代码很简单，但是需要大家仔细看过后根据自己的需求加以更改

 更多细节请关注公众号遥感迷