利用2009年1-12月兰州地区的 MODIS气溶胶光学厚度产品与全球自动观测网(AERONET)SACOL站(104.08°E,35.57°N)数据进行对比分析,相关系数达到0.82,线性拟合的斜率为1.13,截距为0.07,表明 MODIS AOD能反映兰州地区气溶胶分布的信息.利用MODIS AOD产品与兰州市空气污染指数做相关分析,二者的相关程度较低.在进行湿度影响因子、气溶胶标高订正后,二者相关性有了较为显著的提高,说明 MODIS AOD产品可应用于监测兰州地区大气污染情况.
2024-04-02 16:08:00 539KB 自然科学 论文
1
MOD17 User’s Guide Running, S.W., and M. Zhao (2015), User's guide: Daily GPP and Annual NPP (MOD17A2/A3) Products NASA Earth Observing System MODIS Land Algorithm, version 3.0, Univ. of Mont., Missoula, Mont.
2024-02-16 11:09:30 1.77MB MODIS
1
MODIS MRT软件使用手册 适合初学者参考学习
2023-11-24 15:37:19 911KB MODIS
1
本文对MODIS数据进行了处理和分析,探讨了利用MODIS数据提取渤海海冰信息的方法,得到三个不同时相的海冰分布情况。研究结果表明,利用MODIS提取的海冰纹理很清楚,可以很好的刻画出海冰的外缘线及冰块之间的缝隙。因此,利用MODIS准确监测海冰的分布及其面积变化是十分可行的。
2023-02-13 22:25:14 474KB 自然科学 论文
1
关于modis数据处理的说明,遥感图像处理方面的材料,是学习遥感图像处理的好材料。
2023-01-24 11:34:52 1.34MB 遥感图像处理, modis
1
MODIS 地表反射率产品和 ProSAIL 模型反演叶面积指数。 (1)做本实验的代码在 codes/ 文件夹中。除了我们常用的 numpy、pandas和geopandas、gdal库之外,还用了tqdm显示进度条、用scikit-opt现成的遗传算法做优化、为使代码规范用了overrides库明确标明我要覆写某个方法,这些库都可以 pip 装上。 (2)主程序为main.py (3) 代码都有注释
2022-12-30 18:10:14 27KB python PROSAIL modis lai
1
数据经下载、拼接、去除异常值,最终得到中国范围逐年实际蒸散发(ET)数据,数据为
2022-12-25 22:05:52 170.19MB 文档资料
分析流域归一化植被指数INDV随时间变化的规律,提出了植被生长量评价方法,并基于植被生长量、植被生长状态和年际植被变化趋势等方法分别对2000、2002、2004、2007年流域不同时空分布的植被进行了评价,得出以下结论:1)上游、下游及分布在中游水源边的植被生长量较大,而且植被生长量较低的黄土高原经历先增加然后减少的变化趋势;2)生长状态较差的地区主要集中在兰州、宁夏、内蒙地区,但是2000年后这些区域的植被生长状态趋向好转;3)黄土高原地区在2000、2002、2004、2007年之间有转好的趋势,而
2022-12-19 07:07:21 293KB 自然科学 论文
1
本研究的目的是利用MODIS数据调查苏丹在2001-2013年期间的土地覆盖变化,并确定影响土地覆盖的气候因素。 使用SPSS v 17软件调查气候因子与植被覆盖的相关性。 还使用ArcGIS v 10.2软件分析NDVI数据。 结果表明,在其他月份植被减少的两侧,7月至10月的年平均月尺度,NDVI值曲线分布为中心。 在苏丹平均NDVI的空间分布中,在南部地区发现了很高的价值。 另一方面,北部地区植被覆盖率较低。 NDVI空间意味着呈现特征值:秋季,然后是夏季,然后是冬季。 通过计算年平均NDVI值和季节NDVI值,可以推断出冬季和夏季主要植被覆盖类型以0.014 / 10a和0.008 / 10a的速率增加。 冬季,NDVI在秋季和年尺度分别降低0.001 / 10a和0.026 / 10a的速率。 年度NDVI显示,由于中部和东部地区的退化,该地区的中部和东部地区显着退化(面积= 12705.7 km2,占总面积的0.5%),而南部地区则显着改善(面积= 22485.4 km2,占总面积的0.9%)。降水增加,温度降低。 夏季和秋季的平均NDVI与夏季和秋季的平均降水量的显着性水
2022-12-11 01:47:34 2.98MB 土地覆盖变化 气候因素 NDVI 苏丹
1
为确定2001-2011年间沈阳地区植被的分布特征和年际变化规律,采用NASA地球观测系统(EOS)提供的MODIS陆地植被指数产品MOD13A3,对沈阳地区进行分析,用归一化植被指数(NDVI)作为植被生长状态指标,以2001年植被指数为基准,用其它年份的植被指数与基准作差值处理,根据NDVI变化数据分级标准进行分级,分析了2001-2011年间沈阳地区植被的分布特征和年际变化规律.结果表明:沈阳地区植被覆盖密度由城区中心向周边逐渐增大;2001-2011年沈阳植被总体呈退化趋势;2002-2004年,沈阳城区边缘的植被有轻微退化外,其他地区植被均呈现中度和轻微改善;2005年以后沈阳市城区边缘的植被退化严重;在2008和2010年间,沈阳市周边地区如东陵区东南、苏家屯东南部、沈北新区西南部和于洪区东南部植被均有轻微和中度改善.
2022-12-09 23:12:31 311KB 遥感 MODIS NDVI 沈阳地区
1