GEE批量下载逐月MOD13Q1 nDVI数据
时间: 2024-02-17 07:42:45 浏览: 68
您好,使用GEE批量下载逐月MOD13Q1 nDVI数据可以按照以下步骤进行:
1. 在GEE平台上搜索MOD13Q1数据集并添加到工作区中。
2. 在地图上选择您感兴趣的区域。
3. 在“时间”选项中选择您想要下载的时间范围。
4. 在“图像”选项中选择“NDVI”图像。
5. 在“导出”选项中选择“导出到Drive”。
6. 在导出到Drive的选项中,选择“区域”为您选择的区域,选择“尺度”为30米,选择“时间范围”为您选择的时间范围,选择“文件格式”为GeoTIFF,并选择“影像集合”为“MRTWeb MOD13Q1.006 NBAR”(这是MOD13Q1数据集的名称)。
7. 点击“开始导出”按钮。
8. 等待数据导出完成并下载到您的Google Drive中。
9. 可以使用Google Drive API或手动下载数据到本地计算机中。
以上是简单的步骤,如果您需要更详细的步骤或有其他问题,请随时问我。
相关问题
GEE批量下载逐月MOD13Q1 NDVI数据代码
以下是使用Python和GEE API批量下载逐月MOD13Q1 NDVI数据的示例代码:
```
import ee
import datetime
# 初始化 GEE
ee.Initialize()
# 定义区域范围
region = ee.Geometry.Polygon(
[[[-124.8876953125, 42.014192020743394],
[-120.64697265625, 42.014192020743394],
[-120.64697265625, 45.72017789701005],
[-124.8876953125, 45.72017789701005],
[-124.8876953125, 42.014192020743394]]], None, False)
# 定义时间范围
start_date = datetime.datetime(2000, 1, 1)
end_date = datetime.datetime(2021, 12, 31)
# 定义数据集
dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1').select('NDVI')
# 遍历每个月份下载数据
for year in range(start_date.year, end_date.year + 1):
for month in range(1, 13):
date_str = f'{year}-{month:02}-01'
current_date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
if current_date < start_date or current_date > end_date:
continue
start_date_str = current_date.strftime('%Y-%m-%d')
end_date_str = (current_date + datetime.timedelta(days=32)).strftime('%Y-%m-%d')
filtered = dataset.filterDate(start_date_str, end_date_str).filterBounds(region)
image = filtered.mean()
task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=image,
description=f'MOD13Q1_NDVI_{year}_{month:02}',
folder='GEE MODIS NDVI',
region=region,
scale=500,
maxPixels=1e13)
task.start()
print(f'Starting export task for {year}-{month:02}')
```
此代码将从2000年1月到2021年12月遍历每个月,并使用GEE API从MOD13Q1数据集中筛选出NDVI图像并将其平均化,然后将其导出到Google Drive中的文件夹“GEE MODIS NDVI”中。你可以在代码中修改区域、时间范围、数据集和导出设置,以适应你的需求。
GEE批量下载运月MOD13Q1 NDVI数据代码
以下是一个 Python 脚本,可以帮助你批量下载运月MOD13Q1 NDVI数据:
``` python
import ee
ee.Initialize()
# 设置要下载的区域
region = ee.Geometry.Polygon(
[[[72.5, 34.5], [72.5, 44.5], [102.5, 44.5], [102.5, 34.5]]])
# 设置时间范围
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2020-12-31'
# 设置输出的文件名
output_name = 'MOD13Q1_NDVI'
# 设置输出的文件格式
output_format = 'GeoTIFF'
# 设置MODIS产品的ID
collection_id = 'MODIS/006/MOD13Q1'
# 获取MODIS产品的数据集
collection = ee.ImageCollection(collection_id).filterDate(start_date, end_date).filterBounds(region)
# 批量下载数据
# 设置每个影像的分辨率
scale = 250
# 获取影像列表
image_list = collection.toList(collection.size())
# 遍历影像列表
for i in range(image_list.size().getInfo()):
# 获取当前影像
image = ee.Image(image_list.get(i))
# 获取当前影像的日期
date = ee.Date(image.get('system:time_start')).format('YYYY-MM-DD').getInfo()
# 设置输出的文件名
output_file_name = output_name + '_' + date
# 设置输出的路径
output_file_path = '/path/to/output/folder/' + output_file_name + '.' + output_format
# 下载影像
task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=image, description=output_file_name, fileNamePrefix=output_file_name, folder='GEE', scale=scale, region=region.getInfo()['coordinates'], fileFormat=output_format)
task.start()
print('Downloading', output_file_name)
```
在运行脚本之前,需要进行以下几个设置:
1. 将 `region` 变量设置为你想要下载数据的区域,这里的例子是一个矩形范围。
2. 将 `start_date` 和 `end_date` 变量设置为你想要下载数据的时间范围。
3. 将 `output_name` 变量设置为你想要输出的文件名前缀。
4. 将 `output_format` 变量设置为你想要输出的文件格式,支持的格式包括 'GeoTIFF', 'TFRecord', 'Zipped GeoTIFF', 'PNG', 'JPEG', 'GIF', 'BMP', 'Kea', 'ENVI', 'HDF5', 'Numpy', 'Idrisi'。
5. 将 `collection_id` 变量设置为 MODIS 产品的 ID,这里是 MOD13Q1 NDVI 数据的 ID。
6. 将 `output_file_path` 变量设置为你想要保存下载数据的路径。
7. 运行脚本。
注意:在运行脚本之前,需要先安装 Google Earth Engine Python API。
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