Введение в продукт данных MODIS
Введение в продукт данных MODIS

Всем привет, мы снова встретились, я ваш друг Цюаньчжаньцзюнь.

MODIS — один из основных датчиков на борту спутников «Терра» и «Аква».,Две звезды сотрудничают друг с другом, чтобы неоднократно наблюдать всю земную поверхность каждые 1-2 дня.,получать36Наблюдения в группахданные,Этиданные Это поможет нам глубже понять процессы динамических изменений на суше, в океанах и нижних слоях атмосферы. Таким образом, MODIS играет роль в разработке эффективных и глобальных моделей взаимодействия земной системы для прогнозирования глобальных изменений. Он играет важную роль, и его точные прогнозы помогут лицам, принимающим решения, принимать важные решения, связанные с защитой окружающей среды.

MODIS официально публикует данные с апреля 2000 года. НАСА бесплатно отправляет данные MODIS по всему миру в радиовещании в X-диапазоне. Моя страна установила несколько приемных станций и начала принимать данные примерно в марте 2001 года. Поскольку НАСА реализует глобальную политику бесплатного приема данных MODIS, получение данных MODIS является очень дешевым и удобным.

Это воспроизведено с http://hi.baidu.com/wyf86/blog/item/b2b8ddfcb4c7fef5fc037fdf.html.

Стандартные информационные продукты MODIS делятся на информационные продукты уровня 0 и уровня 1 в соответствии с различным содержанием. После информационных продуктов уровня 1B они делятся на информационные продукты уровней 2–4, в том числе: стандартные информационные продукты для суши, стандартные для атмосферы продукты и стандартные для океана. продукты данных и т. д. Существует три основных стандартных типа продуктов данных, которые в общей сложности разбиты на 44 стандартных типа продуктов данных. Они есть:

1. Данные MODIS L0 представляют собой необработанный набор необработанных данных в формате CCSDS, сгенерированный после распаковки оболочки CADU дейтаграмм, загруженных со спутника. Он содержит отсканированные кадры данных, временные коды, информацию об ориентации и телеметрические данные, сохраненные в порядке.

2. Данные LlA — это совокупность данных сканирования и других связанных данных, восстановленных путем распаковки пакета CCSDS в данные L0.

3. Данные LlB генерируются после обработки позиционирования и калибровки данных LlA, которые содержат наборы данных отражательной способности и радиометрических данных, хранящихся в форме sI (масштабированное целое число). Код LlB считывает набор данных DN (EV SD SRCA BB SV) и таблицу поиска калибровки LUT (таблица поиска), созданную в результате распаковки кода LlA, в качестве входных данных и выполняет калибровочную обработку в полосе солнечного отражения RSB и полосе теплового излучения TEB. соответственно. Параметры, используемые при расчете калибровки, можно получить из файлов LUT, регулярно публикуемых группой поддержки MODIS MCST. Значение DN датчика индексируется в соответствии с BDSM (диапазон, детектор, подкадр, зеркальная сторона).

4. Л2 ~L4 Да, бакалавру права Данные, генерируемые после различных процессов применения информационные продукты для конкретных приложений.

MOD01: Продукт данных MODIS1A.

Программа обработки уровня 1А реорганизует 2 часа файлов уровня 0 в серию базовых блоков обработки и блоков данных (гранулы). Каждый блок данных содержит примерно 5 минут данных MODIS. Поскольку одно сканирование зеркала MODIS занимает 1,4771 секунды, файл продукта класса 1B обычно имеет 203 полных сканирования за 5 минут, а иногда и 204 полных сканирования. Ежедневно за 5 минут собирается 288 файлов сканирования. Код геолокации вычисляет координаты отдельных пикселей на земле, а также информацию о положении Солнца и Луны из MODIS. В операциях GDAAC уровень 1A и коды геолокации используют программу генерации продуктов (PGE01). В то же время они помещают входные данные MODIS в программное обеспечение уровня 1B.

MOD02: информационный продукт MODIS1B.

MOD03: файл геолокации данных MODIS.

Продукты данных MODIS Geolocation (MOD03) включают в себя: долготу и широту каждого центра MODIS 1 км EV (Earth View), каждую ориентацию Солнца/спутника EV 1 км, каждый порог суши/океана EV EOS 1 км, каждое сканированное солнце и луну. Для позиций MODIS достаточно Информация о параметрах прибора отображается для поддержки позиционирования определенной полосы и субпиксельного уровня. Описание формата разделено на 4 части: глобальные метаданные, параметры обработки и геометрические параметры, данные сканирования, группы (Vgroups).

MOD04-08, 35 – продукты атмосферы, 9-17, 33, 40, 43, 44 – продукты суши, 18-32, 36-39, 42 – продукты моря.

MOD04: Стандартные продукты данных об уровне атмосферы 2 и 3, содержимое — аэрозольные продукты, пространственное разрешение проекции Ламберта — 1 км, географические координаты.

Стандартное 30-секундное пространственное разрешение, ежедневные данные представляют собой продукт данных уровня 2, а данные каждые десять дней и месяцев синтезируются в продукт данных уровня 3.

MOD05: Количество осаждаемой воды. Атмосферные продукты 2-го уровня.

MOD06: Стандартные продукты данных атмосферного уровня 2 и 3, контент представляет собой облачный продукт, пространственное разрешение проекции Ламберта составляет 1 км, географические координаты имеют пространственное разрешение 30 секунд, ежедневные данные представляют собой продукт данных уровня 2, а ежедневные и ежемесячные данные синтезируются в трехуровневые информационные продукты.

MOD07: Стандартные продукты данных атмосферного уровня 2 и 3, содержимое — данные профиля атмосферы, пространственное разрешение проекции Ламберта — 1 км, географические координаты — пространственное разрешение 30 секунд, ежедневные данные — это продукты данных уровня 2, а данные за каждые десять дней и каждый месяц синтезируются как продукты данных уровня 3.

MOD08: Стандартный продукт данных об атмосфере уровня 3, содержимое представляет собой растровый продукт атмосферы, пространственное разрешение 1 км. Синтетические данные за день, декаду и месяц.

MOD09: Стандартный продукт данных уровня суши 2, содержание — отражение поверхности с пространственным разрешением 250 м, ежедневные данные в течение дня;

MOD10: Стандартные данные уровня земли 2 и уровня 3. Содержимым является снежный покров. Ежедневные данные представляют собой данные уровня 2 с пространственным разрешением 500 метров. Десятидневные и ежемесячные данные синтезируются в данные уровня 3 с пространственным разрешением 500 метров. метры.

Нормализованный индекс снежного покрова. Нормализованный индекс снежного покрова является количественным показателем наблюдаемого льда и снега.

NDSI=(Ref0.555um– Ref1.640um)/( Ref0.555um Ref1.640um)

*Ref0.555um и Ref1.640um — это пиксели, коэффициент отражения входного зрачка которых расположен на суше и одновременно удовлетворяет следующим условиям и может быть определен как «лед и снег», называемые «льдом и снегом»:

NDSI=(RefMODIS4– RefMODIS6) / (RefMODIS4 RefMODIS6)>0.4;RefMODIS2 > 0.11;

MOD11: Стандартные продукты данных уровня суши 2 и 3, содержанием являются температура и яркость поверхности, проекция Ламберта, пространственное разрешение 1 км, географические координаты 30 секунд, ежедневные данные - это данные уровня 2, а данные за каждые десять дней и каждый месяц - синтезированы как данные уровня 3.

MOD12: Стандартный продукт данных наземного уровня 3, содержание — земной покров/изменение земного покрова, 1 км, 1/4°, сезонный, биогеохимический цикл, изменение земного покрова, информационный продукт уровня 3.

MOD13: Стандартный продукт данных наземного уровня 2, содержимое представляет собой нормализованный индекс растительности и расширенный индекс растительности (NDVI/EVI) растра с пространственным разрешением 250 м.

MOD14: Стандартный информационный продукт наземного уровня 2. Содержимое — тепловые аномалии — пожар и горение биомассы. Пространственное разрешение — 1 км. Определяет местоположение пожара, уровень пожара и соотношение темного огня и горения.

MOD15: Стандартный продукт данных наземного уровня 3. Содержание представляет собой индекс площади листьев и фотосинтетически активную радиацию. Пространственное разрешение составляет 1 км. Это составной продукт за день, десять месяцев и месяц.

MOD16: Стандартный продукт данных наземного уровня 4, содержание — транспирация, пространственное разрешение — 1 км, составной продукт за десятилетие и месяц.

MOD17: Стандартный информационный продукт наземного уровня 4, содержание — продукты растительности, АЭС, пространственное разрешение — 250 метров, 1 км, десятидневная и месячная частота.

MOD18: Стандартные данные для уровней океана 2 и 3. Содержимое включает стандартную радиацию поверхности воды, глобальную поверхность океана, пространственное разрешение 1 км, сутки, десять дней и месяцев, а также хлорофилл океана.

MOD19: Стандартные данные для уровней океана 2 и 3, включая концентрацию пигментов, глобальную поверхность океана, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD20: Стандартные данные морского уровня 2 и 3, включая флуоресценцию хлорофилла, поверхность глобального океана, пространственное разрешение 1 км, уровень хлорофилла более 2,0 мг/м3, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD21: Стандартный продукт данных морского уровня 2, содержание — концентрация пигмента хлорофилла, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD22: Стандартные данные для уровней океана 2 и 3, включая фотосинтетически доступную радиацию (PAR), глобальную поверхность океана, 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD23: Стандартный информационный продукт морского уровня 3, содержание представляет собой концентрацию взвешенных твердых веществ.

MOD24: Стандартный информационный продукт морского уровня 3, содержание — концентрация органических веществ.

MOD25: Стандартные данные морского уровня 2 и 3, включая концентрацию кокколитов, глобальную поверхность океана, пространственное разрешение 1 км, 20 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD26: Стандартный информационный продукт морского уровня 3, содержание представляет собой коэффициент ослабления океанской воды.

MOD27: Стандартные данные для уровней океана 2 и 3, включая первичную продуктивность океана, глобальную поверхность океана, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD28: Стандартные данные уровня океана 2 и 3, включая температуру поверхности моря, глобальную поверхность океана, пространственное разрешение 1 км, ежедневно, еженедельно/суточно, энергетический и водный баланс, а также модель изменения климата.

MOD29: Стандартный информационный продукт уровня океана 2, содержимое — морской ледяной покров, океан, разрешение 1 км, ежедневные и десятидневные данные.

MOD30: (Будет определено позднее)

MOD31: Стандартные данные морского уровня 2 и 3, содержание — концентрация фикоэритрина, разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD32: стандартный информационный продукт морского уровня 2, который включает в себя структуру обработки и базу данных сопоставления, разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные, используемые для расчета морского хлорофилла и продуктивности морской среды.

MOD33: стандартный информационный продукт уровня земли 3, содержание - снежный покров, пространственное разрешение 500 метров, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD34: (Будет определено позднее)

MOD35: стандартный продукт данных об атмосфере уровня 2, содержимое представляет собой маску облаков, пространственное разрешение 250 м и 1 км, ежедневные данные.

MOD36: стандартный информационный продукт морского уровня 3, содержание представляет собой общий коэффициент поглощения, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD37: Стандартные данные морского уровня 2 и 3, содержание — характеристики морских аэрозолей, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD38: (Не определено)

MOD39: Стандартные данные морского уровня 2 и 3, содержание представляет собой потенциал чистой воды, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD40: Стандартный продукт данных наземного уровня 3, содержимое — тепловые аномалии сетки, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD41: (Будет определено позднее)

MOD42: стандартный продукт данных об уровне океана 3, содержание — покрытие морского льда, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD43: Стандартный продукт данных наземного уровня 3, включая отражение от поверхности, параметры BRDF/альбедо, пространственное разрешение 1 км, ежедневные, десятидневные и ежемесячные данные.

MOD44: Стандартный информационный продукт наземного уровня 3, содержание которого представляет собой преобразование растительного покрова, 250 м, ежеквартально и ежегодно, и определяет возникновение и тип преобразования растительного покрова.

Издатель: Full stack программист и руководитель стека, укажите источник для перепечатки: https://javaforall.cn/139192.html Исходная ссылка: https://javaforall.cn

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose