批量下载Modis数据(绝对有效)

本文分享了如何有效地批量下载Modis遥感数据。尝试了使用Chrome的chrono插件和Firefox的DownloadThemAll扩展,最终通过Firefox插件成功下载。详细步骤包括设置数据条件、选择产品类型、指定时间和地点,以及在订单历史中找到下载链接。适用于需要大量Modis数据的研究者。

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数据下载网站:https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/

这是我昨晚上试了一晚上找到的绝对有效的,从没觉得下个数据都要这莫气人,用一句话来形容就是——兵马未动粮草已绝
首先给大家介绍一下我用过的方法:
一:用谷歌浏览器的批量下载插件chrono,有兴趣的可以参考一下这个知乎回答,里面还有其他回答也很不错哦
谷歌浏览器批量下载modis数据——知乎,但是有个问题需要注意一下,谷歌浏览器的插件chrono老版本的直接拖进谷歌页面就会自动安装,但是新版的这样安装会显示程序包无效,这是解决方案https://jingyan.baidu.com/article/4d58d541482f289dd4e9c0d5.html
经过这一番操作后我昨晚终于到了批量下载数据的界面了,开心激动,五分钟过去了,十分钟过去了,天呢,为啥全都显示错误中断了,我的显示network faield,可能我网不好吧,最终我也没能解决这个问题。
二:火狐浏览器+download them all
https://blog.youkuaiyun.com/d_158/article/details/82805242 这个回答超级详细,但是作为第一次批量下载modish数据的娃补充两点
(1)首先填写要申请的数据条件
在这里插入图片描述
products:传感器 我这里用的是MOD13Q1
time:时间
location:影像位置,有好几种方式,我才用的选择经纬度
files:select all就可以了
review&order:包括你需要数据做啥,你的单位一类的

### 使用 Python 实现批量下载 MODIS 数据 #### 方法概述 可以利用 Python 编写脚本来完成 MODIS 数据批量下载任务。这种方法基于 HTTP 请求技术,能够自动化搜索和下载指定的数据集,并支持多线程加速以及错误重试等功能[^2]。 以下是实现此功能的关键步骤说明: 1. **获取访问权限**: 需要先注册并申请 NASA 提供的应用程序密钥 (APP_KEY),这是为了验证身份以便合法访问 LAADS DAAC 或其他数据源的服务接口[^3]。 2. **编写脚本逻辑**: - 构建请求 URL 地址; - 设置目标存储路径; - 添加必要的参数(如时间范围、地理区域等)来筛选所需的具体产品; - 处理可能遇到的各种异常情况,比如网络中断等问题; 3. **执行命令行操作**: 下面给出了一条典型指令作为例子展示如何运行此类脚本: ```bash python laads-data-download.py \ --search-url=https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/archive/orders/YOUR_ORDERS_ID \ --destination=Path_TO_MY_FILE \ --token=MY_APP_TOKEN ``` 4. **优化性能考虑因素** 如果计划大规模采集,则建议引入并发控制手段提升效率,例如采用 `concurrent.futures` 模块下的 ThreadPoolExecutor 来管理多个同时工作的线程池实例。 #### 示例代码片段 下面是一段简单的示范代码用于启动基本的功能框架: ```python import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def download_file(url, dest_folder): local_filename = url.split('/')[-1] with requests.get(url, stream=True) as r: r.raise_for_status() file_path = os.path.join(dest_folder, local_filename) with open(file_path, 'wb') as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192): if chunk: # filter out keep-alive new chunks f.write(chunk) urls_to_download = ["http://example.com/file1.hdf", "http://example.com/file2.hdf"] dest_directory = "/path/to/save/files" with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: future_to_url = {executor.submit(download_file, url, dest_directory): url for url in urls_to_download} for future in as_completed(future_to_url): try: data = future.result() except Exception as exc: print('%r generated an exception: %s' % (future_to_url[future], exc)) ``` 上述代码展示了通过创建五个工作线程同步抓取远程服务器上的 HDF 文件资源到本地磁盘的过程。 --- #### 注意事项 当实际部署解决方案时需要注意几个方面的问题: - 网络稳定性直接影响最终成果质量,在不稳定环境下应加入自动恢复机制; - 对于大容量传输作业而言,合理规划带宽消耗至关重要; - 定期更新认证令牌以防失效影响正常流程进展。
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