农用地提取：MCD12Q1 MODIS数据在农火灾点识别中的应用

农用地提取在现代遥感分析中是一项关键任务，尤其是在检测如秸秆焚烧等农业活动时。本章节主要讨论如何利用MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）三级数据土地覆盖类型产品来识别农用地。MODIS是NASA的地球观测卫星，其MCD12Q1年度全球500米土地覆盖数据集提供了丰富的土地分类信息，包括17个主要类型，由IGBP（国际地圈生物圈计划）定义，分为11种自然植被、3种土地开发和镶嵌地类以及3种非草木土地类型。 数据处理采用监督/决策树分类方法，共有五个分类方案，分别是IGBP全球植被分类、UMD格式方案、叶面积指数/光合有效辐射方案、净初级生产力（NPP）方案和植物功能型方案。通过ENVI（Environment for Visualizing Images and Analysis，环境可视化和分析环境）软件，用户可以浏览和理解这些数据集，如查看HDF文件的属性，前五个类型即对应这五个分类方案。在ENVI中，用户可以通过工具箱中的Raster Management功能打开并查看数据集，了解每个数据集所代表的地物类型。 对于具体的应用，例如处理高分一号PMS数据，可能涉及多光谱大气校正、全色数据辐射定标、正射校正和图像融合等步骤，以提高数据质量并准确提取农用地信息。其他应用如自然生态环境监测、城市绿地信息提取和植被覆盖度反演，也都是基于遥感数据的高级分析，涉及自定义坐标系、图像几何校正、像元级处理和生态因子生成等步骤，旨在提供更深入的环境管理和决策支持。 农用地提取利用MODIS数据和ENVI软件，通过科学的分类方法，对地球表面的土地进行细致的分类和分析，为环保监测、农业管理等领域提供了重要的数据支撑。理解和掌握这些技术对于从事相关工作的专业人士来说至关重要，能够帮助他们高效地进行数据处理和解读，从而支持科学研究和政策制定。