Windows下MRT批处理MODIS数据.docx

Windows下MRT批处理MODIS数据1.MRT安装 LP DAAC最新发布的MRT支持windows平台下处理MODIS影像，能够完全不需要通过cygwin来模拟LINUX系统。MRT下载地址如下：/tools/modis_reprojection_tool在成功注册之后，就可以点击下载Windows NT+32-bit 解压之后得到MRT_Win.zip、mrt_install.bat、reg_set.exe、unzip.exe四个文件，运行mrt_install.bat文件，然后按照提示输入MRT和JAVA安装路径就可以正确安装并运行MRT。ps:安装前，需要确定电脑是否安装了java，若没有需要去下载最新版的java，然后记住安装路径，以便之后的输入。2.数据准备 本人的MRT安装在c:modistools目录下，运行c:modistoolsbinModistool.bat进入MRT GUI界面，选择一副影像制作批量处理需要的*.prm文件。 影像中参数设置如图，需要注意的是，在设置输出影像时需要确定输出影像的格式如E:mA2000049.tif，最重要的是要点saveparameter file保存A2000049.prm文件，保存后不需要run，直接退出MRT GUI即可。 将保存的A2000049.prm文件放到需要处理的MODIS *.hdf格式的影像数据的文件目录中，如E:m中。3.cmd命令实现MRT批处理 运行cmd命令，将工作目录设置到c:modistoolsbin中，即MRT安装目录中的bin文件夹中 输入java -jar MRTBatch.jar -d e:m -p e:mA2000049.prm -o e:m其中，-d表示的是影像数据存储的目录，-p表示经过MRT GUI处理的prm文件路径，-o表示输出路径。这串命令表示的是对所有的影像数据批处理得到每个影像的拼接和重采样的prm文件。 运行成功并得到所有影像的prm文件后，继续在输入MRTBatch.bat命令，执行这个bat文件，即进行影像的批处理。上图中是显示的是敲击的命令，以及运行得到的结果，两个MOD13Q1.的prm文件就是第一个语句命令生成，下面的tif影像即为重新投影得到的结果。因为本人所用的数据是MOD13Q1包括12个波段的数据，在prm文件中的-s 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1语句表示要输出的波段，这个在MRT GUI界面中左边的中间部分可以选择自己想要的波段。 在输出影像的其他波段的时候，应该将利用MRT GUI生成的prm文件中SPECTRAL_SUBSET = (1 )#ORIG_SPECTRAL_SUBSET = ( 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 )修改为SPECTRAL_SUBSET = ( 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 )#ORIG_SPECTRAL_SUBSET = ( 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 )。其中，1表示想输出的波段。 ps：如果在输入MRTBatch.bat时出现error，说没找到环境变量、MRTDATADIR没有被定义的错误。可以在注册表中HKEY_CURRENT_USEREnvironment中设置环境变量，设置如下MRT_HOME c:modistoolsMRT_DATA_DIR c:modistoolsdata Pathc:modistoolsbin 设置完成后，建议重启电脑之后再进行操作。如果出现java不是内部或外部命令的时候，建议关掉cmd，然后重新打开即可解决问题。 若还是不能解决问题，建议重新安装java。4.基于MRT的Matlab实现MODIS数据重采样 matlab纯属个人练手的结果，其中不足的地方希望得到高手的指教。本代码能够借助MRT对影像进行重采样，不过首先还是需要利用MRT GUI生成一个prm文件，作为批量操作的样本。影像数据存储在e:mdata , prm文件生成的路径为e:mprm。这个程序的*.m文件以及MATlLAB的工作路径需要放在MRT安装目录的bin文件夹中才能够顺利的运行。关于这一点，本人希望能够得到改进，但是目前还不知道怎样解决才比较合适，求高手指导。代码如下: clear all；clc;workingpath=e:m;x=workingpath,data;mylist=dir(x);filenum=length(mylist);batrunfile=fopen(c:modistoolsbinrunbfi.bat,wt);for i=3:filenum inputfilename=mylist(i).name(11:23); sourcename=workingpath,A2000049.prm;% copyname=workingpath,prm,inputfilename,_resample,.prm; copyfile(sourcename,copyname); copyname1=fopen(copyname,wt); myinputxt1=INPUT_FILENAME = ,x,mylist(i).name; myinputxt2=SPECTRAL_SUBSET = ( 1 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 ); myinputxt3=SPATIAL_SUBSET_TYPE = INPUT_LAT_LONG; myinputxt4=SPATIAL_SUBSET_UL_CORNER = (39.999999996 95.7759995131 ); myinputxt5=SPATIAL_SUBSET_LR_CORNER = (19.999999998 130.540728914 ); myinputxt6=OUTPUT_FILENAME =,x,inputfilename,.tif; myinputxt7=RESAMPLING_TYPE = NEAREST_NEIGHBOR; myinputxt8=OUTPUT_PROJECTION_TYPE = GEO; myinputxt9=OUTPUT_PROJECTION_PARAMETERS = (; myinputxt10= 0.0 0.0 0.0; myinputxt11= 0.0 0.0 0.0; myinputxt12= 0.0 0.0 0.0; myinputxt13= 0.0 0.0 0.0; myinputxt14= 0.0 0.0 0.0 ); myinputxt15=DATUM = WGS84; fprintf(copyname1,n%sn,myinputxt1); fprintf(copyname1,n%sn,myinputxt2); fprintf(copyname1,n%sn,myinputxt3); fprintf(copyname1,n%sn,myinputxt4); fprintf(copyname1,%sn,myinputxt5); fprintf(copyname1,n%sn,myinputxt6); fprintf(copyname1,n%sn,myinputxt7); fprintf(copyname1,n%sn,myinputxt8); fprintf(copyname1,n%sn,myinputxt9); fprintf(copyname1,%sn,myinputxt10); fprintf(copyname1,%sn,myinputxt11); fprintf(copyname1,%sn,myinputxt12); fprintf(copyname1,%sn,myinputxt13); fprintf(copyname1,%snn,myinputxt14); fprint