1、对于低级别的MODIS产品，还可以用MRT Swath实现，就是Temporal Resolution 为swath（scene）的产品，如MOD11_L2。可以用来做MODIS投影转换的还有modis conversion toolkit，这是一个envi插件，解决modis数据的投影转换和几何校正。
2、使用MRT处理MODIS数据时，操作流程包括：打开输入文件：选择需要进行操作的影像数据。若需拼接，需选中要拼接的两个数据。指定输出文件：选择输出路径和文件名。确保在文件名后添加.tif等格式后缀。输出文件类型：选择输出格式，如Geotiff。重采样类型：通常选择Nearest Neighbor。
3、第一步：首先要明确计算机上是否安装有java虚拟机。
4、首先在bin目录下双击ModisTool.bat打开MRT软件，选择open input file，输入需要处理的MODIS数据，这里选择的是四条相邻条带的MODIS数据（h27v0h27v0h26v0h26v05）。在Selected Bands下选择需要的波段数据，这里选的是NDVI数据。
5、和很多图像处理软件一样，MRT是一个一个做的。你最好编俩个bat （一个mosaic，一个resample），网上有例子，一共就十行左右，只改路径。你如果不想编程，你可以用MRTweb，全自动，你要什么产品都帮你做好了。
1、**TVDI计算**：对LST数据进行月度平均处理，并结合NDVI，计算TVDI，同时处理缺失的数据。 **图像渲染**：将TVDI转换为彩色图像，生成GIF动图，便于可视化分析。 **质量文件应用**：利用MODIS的QC文件，对数据进行质量筛选，确保结果的准确性。
2、首先，数据下载阶段，采用的MODIS植被指数产品MOD13A地表温度产品MOD11A2以及SRTM DEM数据。数据通过地理空间数据云平台获取，确保数据的可靠性与准确性。接着，数据格式转换是关键步骤。使用Python脚本将MODIS数据的HDF格式转换为更通用的TIFF格式。通过查看HDF子数据集信息，确定所需数据类型，如NDVI数据。
3、温度植被干旱指数TVDI是一种结合光学与热红外遥感通道数据，用于植被覆盖区域表层土壤水分反演的技术。其计算公式如下：TVDI= LST max LST min LSTLST min LSTmin =a+b×NDVI LSTmax =c+d×NDVI 其中，a、b、c、d为干、湿边拟合系数。
4、通过温度植被干旱指数（TVDI）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据，建立了空间权重分解（SWD）模型来估算土壤水分。该模型与实地测量结果一致性高（R 0.78），均方根误差低（ubRMSE 0.05 m/m），显示数据在整个时间序列中的准确性。
5、近几年来利用遥感的进行干旱监测是一个研究和应用的热点。作为同时与归一化植被指数和地表温度相关的温度植被干旱指数（TVDI）可用于干旱监测，尤其是监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度，并可用于研究干旱程度的空间变化特征。旱桥：横跨在经常没有水的山谷、河沟或城市交通要道上空的桥。
在搜索栏中输入MOD13Q1，在右侧设置区域，选择版本v006，注意安徽省的数据通常需要下载三幅图的组合。 选择你感兴趣的日期范围，从2000年2月开始，因为Terra卫星发射于1999年12月18日，Aqua卫星在2002年5月4日发射，MOD13Q1数据自此开始记录。 点击下载按钮，开始数据获取过程。
L2-L4级数据是在LlB数据基础上进行特定应用处理生成的特定应用数据产品。MOD01与MOD02 MOD01为MODIS1A数据产品，是对2小时的0级文件进行组织，生成一系列基本处理单元（数据块），包含大约5分钟的MODIS数据。MOD02为MODIS1B数据产品，是对LlA数据进行定位处理后生成的数据。
MODIS数据处理系列的第二部分，我们将探讨如何通过Python实现MODIS数据的批量重采样和拼接。首先，我们利用pymodis的强大功能进行数据处理。使用convertModisGDAL类对MODIS数据进行重采样是关键步骤。这个工具需要输入特定参数，如指定的波段数据和输出坐标系（如WGS84）。
**TVDI计算**：对LST数据进行月度平均处理，并结合NDVI，计算TVDI，同时处理缺失的数据。 **图像渲染**：将TVDI转换为彩色图像，生成GIF动图，便于可视化分析。 **质量文件应用**：利用MODIS的QC文件，对数据进行质量筛选，确保结果的准确性。
1、MRT是一种针对MODIS数据的处理工具。它可以帮助用户把MODIS影像（Level-2G，Level-3，and Level-4 land data products）重新投影到更为标准的地图投影，而且可以选择影像中的空间子集（spatial subsetting）和波段子集（spectral subsetting）进行投影转换。
2、和很多图像处理软件一样，MRT是一个一个做的。你最好编俩个bat （一个mosaic，一个resample），网上有例子，一共就十行左右，只改路径。你如果不想编程，你可以用MRTweb，全自动，你要什么产品都帮你做好了。
3、安装后需配置环境变量，将HEG的bin目录添加至系统PATH，并设置MRTDATADIR、PGSHOME、MRTBINDIR三个目录。启动HEG时，输入命令即可使用。界面虽简陋，但功能强大，具体操作参照用户指南。本文简要总结HEG安装流程，旨在供个人参考及与同行分享学习经验。
4、Mass Rapid Transit-捷运即一个城市的铁路运输系统，简称MRT。在大城市中主要在地下修筑隧道﹐铺设轨道﹐以电动快速列车运送大量乘客的公共交通体系﹐简称地铁。在城市郊区﹐地铁线路常可延伸至地面或高架桥上。地铁运\输不占街道面积﹐不干扰地面交通﹐故又称“街外运输”。
5、R语言处理MCD12Q1土地覆被数据，首先介绍MCD12Q1数据。该数据基于MODIS，提供年度土地覆被信息，IGBP分类广泛使用，数据覆盖2001年至2019年，每年一期。传统获取MCD12Q1数据方式繁琐，需从网络下载，使用HEG或MRT软件进行坐标系转换和拼接。此过程复杂且耗时，效率低下，不再赘述。
1、MODIS数据处理系列的第二部分，我们将探讨如何通过Python实现MODIS数据的批量重采样和拼接。首先，我们利用pymodis的强大功能进行数据处理。使用convertModisGDAL类对MODIS数据进行重采样是关键步骤。这个工具需要输入特定参数，如指定的波段数据和输出坐标系（如WGS84）。
