已在NASA官网下载了2000.032~2009.060的MCD64A1，用python对2长时间序列的MCD64A1 hdf文件进行预处理，计算出相应的时间序列中月燃烧面积和年燃烧面积，给出预处理MCD64A1并计算年月燃烧面积的代码及具体步骤，不使用GEE

首先，为了预处理MCD64A1 HDF文件，我们需要使用Python的HDF5库（h5py），以及Pandas和NumPy进行数据处理。以下是大致的步骤和代码示例：

1. 导入所需的库：

import h5py
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime

2. 打开和加载HDF文件：

def load_mcd64a1(filename):
    with h5py.File(filename, 'r') as f:
        data = f['MOD14A1.A2000032.hdf']  # 需要替换为你的文件路径和名称
        return data['Data Fields']['Burn_Date'][...], data['Data Fields']['Fraction_Burned'][...]

burn_dates, burned_areas = load_mcd64a1('your_file_path.hdf')

3. 数据清洗和整理：

# 将日期字符串转换为datetime对象
burn_dates = pd.to_datetime(burn_dates)

# 创建一个DataFrame，将日期和燃烧面积组合在一起
data_df = pd.DataFrame({'Date': burn_dates, 'Burned_Area': burned_areas})

# 确保数据按月份分组
data_df['Month'] = data_df['Date'].dt.month
data_df['Year'] = data_df['Date'].dt.year

4. 计算每月和每年的燃烧面积总和：

monthly_totals = data_df.groupby('Month')['Burned_Area'].sum()
annual_totals = data_df.groupby(['Year', 'Month'])['Burned_Area'].sum().reset_index()

# 结果保存到新的CSV文件中
monthly_totals.to_csv('monthly_burned_area.csv', index=False)
annual_totals.to_csv('annual_burned_area.csv', index=False)