帮我写一个python代码实现批量将多年的MOD13Q1栅格数据进行季度最大值合成

可以的，以下是实现代码：

import os
import glob
import gdal
import numpy as np

# 设置输入和输出路径
input_path = "path/to/input/folder"
output_path = "path/to/output/folder"

# 获取所有的MOD13Q1数据文件
files = glob.glob(os.path.join(input_path, "MOD13Q1.A*.hdf"))

# 定义一个函数，用于获取每个文件的日期信息
def get_date_info(filename):
    parts = os.path.basename(filename).split(".")
    year = int(parts[1][1:5])
    doy = int(parts[1][5:])
    return year, doy

# 将所有文件按照日期排序
files = sorted(files, key=get_date_info)

# 定义一个函数，用于读取每个文件的数据
def read_data(filename):
    dataset = gdal.Open(filename)
    subdataset = dataset.GetSubDatasets()[][]
    data = gdal.Open(subdataset).ReadAsArray()
    return data

# 定义一个函数，用于将一个季度的数据进行最大值合成
def composite_quarter(data):
    return np.max(data, axis=)

# 定义一个函数，用于将一个季度的数据写入输出文件
def write_data(data, year, quarter):
    filename = os.path.join(output_path, f"MOD13Q1.{year}.Q{quarter}.tif")
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    rows, cols = data.shape
    dataset = driver.Create(filename, cols, rows, 1, gdal.GDT_Float32)
    dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(data)
    dataset.FlushCache()

# 遍历所有文件，进行最大值合成和输出
for i in range(, len(files), 3):
    data = [read_data(files[i+j]) for j in range(3)]
    year, doy = get_date_info(files[i])
    quarter = int(np.ceil(doy / 90))
    composite = composite_quarter(data)
    write_data(composite, year, quarter)

这个代码可以将一个文件夹中的所有MOD13Q1数据按照季度进行最大值合成，并输出到指定的文件夹中。