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

Windows下MRT批处理MODIS数据

气溶胶类型在反演光学厚度时非常重要，采用待反演地区最合理的气溶胶类型可以极大地提高反演精度。结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的数据，提出一种确定气溶胶各组分体积百分比的数学模型，利用这种数学模型得到自定义的杭州地区气溶胶类型，结合改进的暗像元法并基于6S大气辐射传输模式可以反演得到气溶胶光学厚度。将反演结果与AERONET 太阳光度计的气溶胶观测值进行对比，结果显示反演的相对误差绝对值在20%以内。采用6S大气辐射传输模式给出的标准气溶胶类型对杭州地区大气进行光学厚度反演，将反演结果和采用自定义气溶胶类型时的反演结果分别与太阳光度计的观测值进行对比，结果表明采用自定义的气溶胶类型时反演值的相对误差绝对值比采用标准气溶胶类型时反演值的相对误差绝对值要低3%以上。

【气象水文】Python和Matlab处理Terra卫星MODIS数据（代码+数据）.zip

该资源可以使用6S模型快速对modis影像进行大气校正

基于MODIS数据的秸秆焚烧遥感监测

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MODIS数据下载后需要进行投影处理，一般的GIS、ENVI等软件做不了，只能通过MRT软件进行处理

基于MODIS数据的积雪提取算法的研究，郭利利 ，雷军，通过对雪的波普特征分析，利用2008年1月湖南地区的MODIS数据资料，在前人所做研究工作的基础上，本文提出利用归一化差值积雪指数NDSI

MODIS数据介绍和数据类型，包括1级数据、2级数据，3级数据，4级数据