GEE 下载MODIS/061/MOD16A2GF

GEE平台可以使用以下代码下载MODIS/061/MOD16A2GF数据：

// 导入MODIS数据集
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD16A2GF');

// 设置时间范围和区域
var startTime = ee.Date('2020-01-01');
var endTime = ee.Date('2020-12-31');
var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]);

// 根据时间范围和区域筛选数据
var filtered = dataset.filterDate(startTime, endTime).filterBounds(region);

// 下载数据
var download = filtered.getDownloadURL({
  'scale': 30,  // 分辨率为30米
  'crs': 'EPSG:4326',  // 使用WGS84坐标系
  'region': region.toGeoJSONString()
});

print('下载链接：', download);

请注意，你需要替换代码中的`startTime`、`endTime`、`region`和下载链接`download`的输出。

相关问题

基于GEE利用MODIS/061/MCD64A1数据计算dNBR值

dNBR值（differenced Normalized Burn Ratio）是衡量火灾烈度的指标之一，可以通过MODIS/061/MCD64A1数据计算得到。

以下是基于GEE计算dNBR值的步骤：

1. 打开GEE平台并登录账号。
2. 在左侧菜单栏中选择“地图”选项，进入地图界面。
3. 在地图界面中，点击左上角的“+”按钮，添加MODIS/061/MCD64A1数据。
4. 在左侧图层栏中选择“MODIS/061/MCD64A1_500m_aid0001”图层，并调整时间范围至所需的时间段。
5. 在左侧菜单栏中选择“代码编辑器”，并在编辑器中输入以下代码：

// 定义AOI区域
var aoi = ee.Geometry.Polygon(
  [[[113.0, 33.0],
    [115.0, 33.0],
    [115.0, 35.0],
    [113.0, 35.0],
    [113.0, 33.0]]], null, false);

// 选择计算的时间段
var start_date = ee.Date.fromYMD(2019, 1, 1);
var end_date = ee.Date.fromYMD(2019, 12, 31);

// 选择计算的MODIS波段
var modis_bands = ['BurnDate','QA'];

// 筛选出指定时间段内的MODIS数据
var modis_dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD64A1')
                    .select(modis_bands)
                    .filterDate(start_date, end_date)
                    .filterBounds(aoi);

// 定义NDVI计算公式
var nbr_formula = function(image) {
  var nbr = image.normalizedDifference(['sur_refl_b04', 'sur_refl_b07']);
  return nbr.rename('NBR');
};

// 计算dNBR值
var pre_fire = ee.Image(modis_dataset.sort('system:time_start', false).first()).select('BurnDate');
var post_fire = ee.Image(modis_dataset.sort('system:time_start', true).first()).select('BurnDate');
var pre_nbr = nbr_formula(pre_fire);
var post_nbr = nbr_formula(post_fire);
var dNBR = post_nbr.subtract(pre_nbr).rename('dNBR');

// 将结果可视化
Map.centerObject(aoi, 9);
Map.addLayer(dNBR, {min:-1,max:1,palette:['FF0000','FFFF00','00FF00']}, 'dNBR');

上述代码中，首先定义了计算区域（AOI）、计算时间段（start_date和end_date）以及需要计算的MODIS波段（modis_bands）。接着，通过ImageCollection函数筛选出指定时间段内的MODIS数据，并选择需要的波段。定义了计算dNBR值所需的函数（nbr_formula），并使用该函数计算出前火情（pre_fire）和后火情（post_fire）的NBR值，最终得出dNBR值（dNBR）。最后将结果可视化，其中min、max和palette参数可根据需要进行调整。

完成上述代码的输入和运行后，即可在地图上看到计算得到的dNBR值。

codes for this image data from 2000 up to date ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13Q1")

在这个代码片段中，它引用的是Google Earth Engine (GEE) 中的一个数据集操作。"MODIS/061/MOD13Q1" 是一个特定的Image Collection，来自美国国家海洋和大气管理局 (NASA) 的MODIS卫星，MOD13Q1表示MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，简称MODIS) 的产品之一，通常是用于气候分析和植被健康监测的数据。

"ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13Q1")" 表示从2000年至今收集的 MOD13Q1 数据序列。这个集合包含了定期更新的遥感图像数据，你可以使用 GEE 的 API 来查询、处理和分析这些数据，例如计算时间序列变化、地理空间分析等。

如果你想获取更详细的信息，比如如何在GEE上查询数据范围、频率或者开始和结束日期，你可能会这样做：

// 获取MOD13Q1 ImageCollection的时间范围
var timeRange = ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13Q1").first().date();
print('Time range:', timeRange);

// 查询第一张图像的具体信息
var firstImage = ee.Image(ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13Q1").first());
print('First image:', firstImage.date(), 'and properties');