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。

GEE下载LANDSAT/LC08/C02/T1_L2

以下是使用Google Earth Engine (GEE) 下载 LANDSAT/LC08/C02/T1_L2 数据的示例代码：

// 导入图像集合
var landsat8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2");

// 设置区域和时间范围
var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]); // 设置感兴趣区域的边界坐标
var startDate = ee.Date("YYYY-MM-DD"); // 设置开始日期
var endDate = ee.Date("YYYY-MM-DD"); // 设置结束日期

// 过滤图像集合
var filteredCollection = landsat8.filterBounds(region)
                                  .filterDate(startDate, endDate);

// 去云处理
var cloudlessCollection = filteredCollection.map(function(image) {
  var cloudMask = image.select('pixel_qa').bitwiseAnd(8).eq(0); // 使用pixel_qa波段进行云掩膜
  return image.updateMask(cloudMask);
});

// 下载图像
var downloadOptions = {
  name: 'landsat8_images', // 下载文件的名称
  scale: 30, // 设置下载图像的分辨率
  region: region // 设置下载图像的区域
};

Export.image.toDrive({
  image: cloudlessCollection.median(), // 使用中值合成图像进行下载
  description: 'landsat8_download', // 下载任务的描述
  folder: 'GEE_downloads', // 下载文件保存的文件夹
  ...downloadOptions
});

请注意，上述代码中的 `xmin`、`ymin`、`xmax`、`ymax`、`startDate` 和 `endDate` 需要根据你的具体需求进行设置。