MODIS11A2得到地表温(LST)数据心得.docx

1数据下载本文所使用的 modis11a2 作为lst温度，数据下载于/ 网站，全球的陆地面积用格网分为大约600多块，每一块区域都在这些格网中，从左到右（0,35），从上到下（0,17）而中国所在的区域如下图3所示下载过程：推荐用火狐浏览器，此网站不稳定，火狐能后退界面，其他浏览器后退就无法显示，右键用迅雷下载全部链接，这里推荐用迅雷7以上版本在下载新建任务时注意合并成一个组，如果你下载的时h25v04区域的数据，就将这个组名称改为h25v04 ，这样数据就不会乱了，都在各组的研究区里面。下载完推荐用arcgis打开，也可以用envi打开，还可以用hdf explorer打开，这里想看数据结构还是推荐用hdf explorer打开，去网上下载一个hdf explorer就可以啦，里面的数据信息看的一清二楚。下载的modis11a2数据格式为：mod11a2.a2001185.h26v04.005.2007168044110.hdf其中mod11a2的意思是产品名的缩写（1km的lst/发射率为8天合成的l3产品），a2001185的意思是数据在2005年第185天获得的，h26v04是产品所在区域的标示，水平26区，垂直04区，005的意思是数据集的版本号，表示第5版的数据集，2007168044110是产品的生产时间，是在2007年第168天04时41分18秒生产的，所有的modis11a2 的数据都按照这样的解释进行解读，由于数据过于庞大，在下载完进行提取时只提取2000-2014年每年7月份的地表温数据，既第185天，193天，201天，209天，然后进行指标温差的分析，从而进行各省会城市十多年的热岛效应变化的分析。2软件安装由于本次研究所需要的地表温数据数量大，一个接一个的处理太耗时且麻烦，所以采用mrt（modis reprojection tool）进行批量的拼接，再结合arcgis进行所需要的研究区域的剪裁，mrt可以批量处理modis数据，如如mosaic，resample，reprojection，也可以在windows平台下用dos命令框进行拼接处理。mrt的下载地址：/tools ，此网站需要先进行注册，然后选择tools- modis reprojection tool工具即可下载相应版本的mrt，注册所用的邮箱必须是国际邮箱，如google 的gmail邮箱或者是microsoft的hotmail邮箱，因为国内qq或者163邮箱收不到发的激活验证链接，mrt进行安装之前还需要先安装java，先看一下自己的计算机的操作系统是多少位的，然后下载相应位版本的java，如果java的位数版本和电脑的不匹配，也是用不了的，java安装直接下一步就可以，需要注意的是安装完成后一定要进行环境变量的设置，具体应该设置java_home，path，classpath这三个环境变量，设置成功后就可以进行mrt安装了，否则mrt安装时找不到java会安装失败的，安装成功后去安装目录下找到modistool.bat程序，复制到桌面快捷方式，可以看到安装成功的界面如图4所示：3、数据处理我用的是在dos命令下进行拼接的，不用这个界面拼接，这个只适合少数modis数据拼接，批量拼接还是在dos下拼接的好，这个命令是找到我的f盘中的modisdata文件夹，我的数据都在这里面，这里面包含很多各区域的子文件夹，需要在这个modisdata文件夹下进行拼接，参数命令生成。但是这样的查找文件太浪费时间，效率也低，由于数据多这样做法不可取，经过摸索找到dos下可以用以下的一个命令可以批量进行文件名列表的生成，此命令为：dir /b/s f:modisdata*a2001185*.hdff:modisdata2001185.txt，首先运行win+r键打开命令提示符框，输入cmd，回车进入的时c盘，然后敲入如下命令f:回车则进入f盘，然后敲cd modisdata命令进入modisdata文件夹下，然后输入dir /b/s f:modisdata*a2001185*.hdff:modisdata2001185.txt命令则找到modisdata文件夹下所有子文件夹中所含有2001年第185天的文件名，然后回到f盘modisdata文件夹下可以看到一个2001185.txt格式的文件，这里用dos命令仅需1秒就可以生成所需要的文件列表，打开txt文件可以看到所有子文件夹下的含有a2001185的文件如图这是部分参数名生成的文件按键盘的上下左右键，进行调整天数，手动输入生成的文件等操作，拼接完接着用arcgis打开研究区的矢量边界，这里打开的是中国省市的矢量图，打开这个矢量图的属性表选中要研究的区域然后导出数据，这里用的是数据框（很重要）然后保存。导出后的矢量文件：然后是剪裁数据，首先先加载拼接好的那些文件，然后加载那个上一步的研究区矢量图，这里说的是，arcgis先打开那个格式文件整体就默认为那个文件的坐标系，所以在剪裁的时候一定要先添加拼接好的栅格文件，打开数据管理工具栅格处理-剪裁命令加载完应该类似下面这样的图像如果这部分报剪裁出错就去设置一下环境变量就可以啦啊。剪裁完的研究区类似这样：这只是其中一幅图，还有很多很多的图都是类似这样剪裁的，我的是研究7月份（每月四个八天合成产品）总共大约60多个这样文件，所以一定要按照拼接的编号进行剪裁编号命名，要不然这么多图很乱的，很难找到相应的图的。之后是指标点的选取，这里用到的是谷歌地图，搜狗地图（带边界的能看到你所研究大大概范围）进行指标的选取，对于研究城市热岛效应来说，指标的选择很重要，指标选择的恰当与否直接会影响研究的结果，因为城市热岛效应是城区温度与其周围农村地区的温度差，所以不同的指标选择其代表的温度也不一样，这样就会在像元上体现出不同的像元值，本研究针对各省会城市所处的地理区域选取了恰当的经纬度坐标点，主要选取像元指标的是城区建筑郊区建筑，城区植被郊区植被，城区水体郊区水体这6个指标来进行各省会城市热岛效应研究，在指标选取的过程中，城区建筑尽量选择主城区的建筑物，而郊区建筑可以选择某一个村落的建筑；城区的植被选择植物园等植被覆盖面积较大的区域，而郊区的植被可以选择大面积农田来进行对比；城区的水体选择可以选择公园，湖泊，河流等大面积水域，郊区的水体可以选择水库，池塘等大面积的水体。按照此标准进行的指标坐标点的选取，在google map上进行相应指标坐标点的查找，最终汇总在一个excel表中，例如南京市城区水体的选择，选择城区中的玄武湖作为城区水体的指标，此处水域面积较大，具有很好的代表性，右击鼠标“这儿有什么”命令就会在左上方出现玄武湖的坐标，32.06，118.79。其他城市的指标也是按照此方法进行查找，每个城市6个指标，城郊建筑，城郊植被，城郊水体，最后将找到的指标坐标汇总在一个excel表中。为了方便可以给每个指标赋予代号，如number那一列中的数组尾号1代表城区建筑，2代表郊区建筑，3代表城区植被，4代表郊区植被，5代表城区水体，6代表郊区水体，然后lon代表经度，lat代表纬度，cityname代表城市名，将此excel表重新命名保存为xls格式的表文件（其他格式我的没有导入进去，所以最好还是xls的格式），便于arcgis导入。在arcmap下进行坐标点的添加，使用添加xy坐标点命令来添加已知的经纬度坐标点，对应的经纬度需要正确选择，否则坐标点对不上，此方法常常用于gps接收机采集到的数据处理，因为gps接收机也是接收的经纬度坐标信号，导入的坐标点还需导出为矢量格式的点，便于进行加载和处理 如图12：在此操作之前需要先加载全国县界矢量图文件，因为arcmap默认的坐标与投影是你第一次你打开窗体的坐标投影，全国县界矢量图有自己的坐标投影，所以在进行数据导出时直接选择数据框选项就可以保证矢量点也能与之有相同的坐标投影，这样做避免坐标投影不匹配导致的所找的坐标点不在研究区内，如图是导出的各省会城市指标的坐标点根据前文所述，先将剪裁好的栅格文件加载进来，使之后面加载的数据具有和此栅格文件一样的sin坐标投影，这样做的目的能在不转变投影信息的情况下保证像元原有的数据值，使之提取出来的lst值有更精确的准确性，然后导入矢量点，将矢量点再次进行导出，选择数据框选项导出的矢量点就和modis数据具有一样的投影坐标了，接着利用arctoolbox工具箱下的空间分析提取分析值提取至点这个命令进行指标所在的栅格文件像元值的赋值，这样就将坐标点所在的栅格值赋予到坐标点中，打开属性表即可看到每个坐标点所在的像元值大小，如图图中所出现的-9999是指标所在的栅格像元由于天气有云没有值nodata，默认为arcgis的背景值，可根据前一个八天产品进行填补，这里所得到的lst值属于开尔文温度，需要换算成摄氏温度，首先将这个属性表导出，其它地区也按照此方法进行导出，最后将其汇总在你一个大表中，这里换成摄氏度的计算公式为：newdn = old_dn * 0.02 273.15然后就是excel中的各种操作啦，这一步的操作会需要一定时间哦没有几天是处理不完的（excel基本是零基础，现学滴哦，现在已经很熟练啦0.0）处理完各位在进行分析吧，制图制表分析，arcgis中也可以分析滴，各位同学加油吧。1、 由于时间的限制，一个人的力量很难在短时间内完成，研究时指标的选取也有不合理的地方，像兰州市很难再城区看到绿色植被，还有的城市的水体过大，像南京市的玄武湖，还有像南宁市的有时候选一个指标可能在连续几年都无值状态，这时你还得换个坐标点重新弄，所以还是一点点来吧。2、 如果一个城市能选上多个指标，如一个是的城区选3个建筑点，植被选三个，水体选三个，同理郊区也一样，这样一个城市选18个点会更准（前提研究