Python应用实战案例-Python使用MODIS数据实现温度植被干旱指数TVDI的计算

本文介绍如何使用Python处理MODIS数据,包括数据下载、HDF转TIFF、感兴趣区域裁剪、质量不可靠像元处理、S-G滤波、温度数据地形校正、月尺度转换、TVDI计算、结果渲染和动图制作,同时讲解了MODIS数据的质量控制文件解析和应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、数据下载

 

数据及代码参见温度植被干旱指数TVDI

采用的数据为MODIS植被指数产品MOD13A3、地表温度产品MOD11A2以及SRTM DEM产品。

  • MODIS数据来源于美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)陆地产品处理分发数据中心 (Land Processes Distribution Active Archive Center,LPDAAC,https://lpdaac.usgs.gov);

  • DEM数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)提供的SRTM数据集。

我自己下载的MODIS数据和DEM都是从地理空间数据云上下载的。

2、modis数据的hdf格式

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