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使用GEE Google Earth Engine批量裁剪和下载MODIS数据

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简介：
本教程介绍如何利用Google Earth Engine平台高效地进行MODIS卫星数据的批量裁剪与下载，适用于地球科学及环境研究领域。 这段代码用于在Google Earth Engine (GEE)上读取并处理MODIS数据集中的NDVI数据。它能够裁剪、下载数据，并支持批量操作，使用起来非常便捷且运行稳定。

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  • 使用GEE Google Earth Engine批量裁剪和下载MODIS数据
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    本教程介绍如何利用Google Earth Engine平台高效地进行MODIS卫星数据的批量裁剪与下载，适用于地球科学及环境研究领域。 这段代码用于在Google Earth Engine (GEE)上读取并处理MODIS数据集中的NDVI数据。它能够裁剪、下载数据，并支持批量操作，使用起来非常便捷且运行稳定。
     
  • GEE批量下载代码_Landsat和MODIS数据的gee下载_
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    本代码库提供使用Google Earth Engine (GEE) 批量下载Landsat及MODIS卫星数据的Python脚本，便于科研人员高效获取所需影像。 使用GEE下载Landsat数据并计算NDVI。
     
  • 使用Google Earth Engine (GEE) 在线计算NDVI和FVC并进行批量下载的方法.pdf
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    本文档详细介绍了如何利用Google Earth Engine平台在线计算植被指数（如NDVI和FVC），并提供了一套完整的流程用于数据的批量下载，为生态学研究提供了便利。 Google Earth Engine（GEE）是一个在线平台，可以用来计算归一化植被指数（NDVI）和植被覆盖度（FVC），并支持批量下载数据。 NDVI是遥感中常用的指标之一，用于评估地表的植被覆盖率及生长状况。其计算公式为：NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)，其中 NIR 表示近红外波段反射率，RED 则表示可见光红波段反射率。NDVI 的取值范围从-1到1不等；数值越大代表植被覆盖率越高。当 NDVI 为0时，则表明没有植被覆盖，而若其为1则意味着完全被植被覆盖。 FVC（即植被覆盖度）定义为地表实际由植物占据的面积占总面积的比例，该值同样可通过NDVI来估算：一般情况下，随著NDVI数值增加，相应的植被覆盖率也会随之上升。因此，在进行生态环境监测、自然资源评估等方面时，这两个参数都是重要参考依据。 通过使用GEE平台上的功能和服务，用户能够方便地获取这些关键数据指标，并对特定区域内的植被状况进行全面分析与研究。
     
  • GEE-CMIP5-气候数据处理：利用Google Earth Engine (JavaScript)...
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    本项目运用Google Earth Engine平台及JavaScript语言，对CMIP5气候变化模型数据进行高效处理与分析，旨在探索全球气候变化趋势及其影响。 从一般环流模型（GCM）中提取降级的每日数据，并使用有用的JavaScript程序在CMIP5阶段下载历史和预计的气候数据（RCP 4.5和8.5）。
     
  • GEE Tools: Google Earth Engine 脚本工具
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    GEE Tools是一款专为Google Earth Engine设计的脚本开发辅助工具，旨在帮助用户更高效地编写、调试和分享地球观测数据处理代码。 Google Earth Engine工具是一组与Google Earth Engine Python API配合使用的工具，它们可能有助于解决或自动完成某些流程。您可以从具有类似功能的代码编辑器中导入一个JavaScript模块。新版0.3.0将此包装分为两部分。现在geetools仅包含与Google Earth Engine相关的功能和方法，因此您可以在任何喜欢的Python环境中使用该模块。 对于Jupyter工作，我创建了另一个名为ipygee的新包（版本0.5.0），进行了重大更改，并将其一分为二。在新版本0.6.0中也进行了类似的拆分处理：制作图像带的功能现在作为独立软件包提供。geetools.collection功能现位于一个单独的封装内，可以通过pip install进行安装。
     
  • MODIS数据批量下载.rar
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    该资源为“MODIS数据批量下载”工具或脚本的压缩文件，方便用户一次性获取大量所需的MODIS卫星遥感数据。 标题中的“modis批量下载.rar”表明这是一个与MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光谱仪）数据批量下载相关的压缩文件。MODIS是NASA地球观测系统卫星上的传感器，用于获取全球地表的多光谱图像和气候数据。这个压缩包包含了一个Python编写的脚本，用于自动化下载这些数据。 描述中提到，这是一个用Python编写的数据批处理工具，其主要优点在于能够节省用户的时间和精力，特别适合需要大量MODIS数据的科研工作者或数据分析人员。这意味着该工具可能集成了请求、错误处理及重试机制等特性以确保顺利进行批量下载任务。 标签“Modis 批量下载”进一步确认了这个压缩包的核心功能，即用于执行大批量的数据获取作业。 压缩包内的文档文件“modis自动下载脚本使用说明.docx”，对如何操作该Python脚本提供了详细的指导。这些指南通常包括配置参数、设置数据检索范围以及选择特定MODIS产品等步骤的描述，并可能解释了安装所需库如requests及NASA Earthdata认证管理库的过程，以便于安全地访问和获取资料。 另一个文件“modis_download.py”则是实际执行下载任务的核心脚本。它包含以下关键部分： 1. **参数设置**：用户需配置产品ID、时间范围、地理区域等。 2. **认证处理**：该脚本可能有NASA Earthdata登录验证的管理模块，因为获取MODIS数据通常需要通过其官网注册并进行身份确认。 3. **URL构造**：根据输入的信息构建正确的下载链接地址。 4. **数据请求与接收**：使用requests库发送HTTP请求以下载元信息或直接的数据文件。 5. **错误处理机制**：脚本可能包含网络中断、部分下载等情况下的应对策略，确保任务的稳定性。 6. **本地存储管理**：下载完成后将资料保存至用户的计算机，并创建相应的目录结构和命名规则。 使用这个工具可以避免手动多次访问NASA Earthdata官网进行数据检索工作，大大提高了效率。特别是对于大规模的数据需求而言，这是一个非常实用且高效的解决方案。通过阅读“modis自动下载脚本使用说明.docx”，用户能够掌握如何利用“modis_download.py”来定制自己的MODIS数据获取任务。
     
  • 利用Google Earth Engine进行MODIS产品的获取及预处理（包括重投影、重采样与裁剪）
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    本课程将指导学员使用Google Earth Engine平台高效下载和初步处理MODIS数据产品，涵盖重投影、重采样及区域裁剪等技术操作。 文档包含了获取感兴趣区域的MODIS产品的全部代码，以地表温度为例进行编写。如果要获取NDVI数据，则只需更改产品代号即可。
     
  • 全球数据整理：Google Earth Engine (GEE) Catalog中的信息更新中
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    本篇报告聚焦于介绍和分析Google Earth Engine（GEE）平台上的数据资源更新情况。通过系统地梳理与解读最新的数据集，旨在为科研人员及开发者提供详实的数据使用指南和支持。 【数据整理】Google Earth Engine (GEE) 中包含全球数据资源，并且这些数据仍在不断更新。
     
  • 利用Google Earth Engine评估生物量
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    本研究采用Google Earth Engine平台，结合卫星遥感数据和先进的算法模型，旨在精确量化与制图全球及区域尺度上的植被生物量，为生态学、气候变化研究等领域提供关键数据支持。 Estimating Aboveground Biomass Using Remote Sensing Data and Google Earth Engine
     
  • 使用arcpy进行栅格数据的批量裁剪
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    本教程介绍如何利用Python中的arcpy模块高效处理地理空间数据，具体演示了通过编写脚本来实现大批量栅格数据的自动裁剪操作。 本程序基于arcpy编写用于批量裁剪栅格数据，只需修改路径即可。