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  • hdf格式
    2021-04-14 12:02:37

    1. hdf格式MODIS数据下载

    下载方法
    MODIS数据的下载(新地址)

    下载网址:
    https://ladsweb.nascom.nasa.gov/search

    数据读取,借助matlab的hdftool工具读取数据,imshow函数显示图像

    2. 图片格式MODIS数据下载

    下载地址(Worldview Snapshots):
    https://wvs.earthdata.nasa.gov/

    真彩色tiff图片matlab读取(imread和imshow函数):
    Matlab读取高光谱遥感数据.Mat 和.tif(2020.12.27)
    https://blog.csdn.net/jing_zhong/article/details/111770040

    3. 其他相关网址:

    MODIS官网:https://modis.gsfc.nasa.gov/
    Ocean Color Web:https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/
    MODIS-Landhttps://modis-land.gsfc.nasa.gov/
    Atmosphere-Imager:https://atmosphere-imager.gsfc.nasa.gov/
    MCST(MODIS团队):https://mcst.gsfc.nasa.gov/

    更多相关内容
  • MODIS数据HDF格式数据查看器,通过该软件,可以方便地查看原始MODIS数据的像元值,无效值等。
  • arcpy实现的将hdf格式文件转换为tif格式的文件;可以作为arcgis的插件使用,也可以作为独立的第三方功能函数。
  • HDF格式

    千次阅读 2020-08-16 21:14:38
    1,什么是HDF格式 HDF是Hierarchical Data Format的缩写,它是用来储存和管理大规模数据的格式。包括HDF4和HDF5两种,HDF4已经过时了,但The HDF Group任然在维护它,它的不足是最大支持的文件大小为2G,HDF5是HDF4...

    1,什么是HDF格式

    HDF是Hierarchical Data Format的缩写,它是用来储存和管理大规模数据的格式。包括HDF4和HDF5两种,HDF4已经过时了,但The HDF Group任然在维护它,它的不足是最大支持的文件大小为2G,HDF5是HDF4的升级版,克服了很多HDF4的缺点。

    2,HDF5

    相比于HDF4,HDF5简化了文件结构,只包含两种主要的对象类型:
    1),数据集,它是同质类型的多维数组;
    2),群组,它是持有数据集和其他群组的容器结构。

    在这里插入图片描述

    3,HDF5的组织结构

    1),为了方便数据的组织,HDF5文件通过group的方式组织成树状结构,每个group都是树的节点。
    在这里插入图片描述
    2),每一个dataset包含两部分的数据,Metadata和Data。其中Metadata包含Data相关的信息,而Data则包含数据本身。
    在这里插入图片描述

    Reference

    https://blog.csdn.net/david830_wu/article/details/63782190
    https://zh.wikipedia.org/wiki/HDF

    展开全文
  • Arcgis使用Python代码将MODIS数据(hdf格式)中的某一类产品进行批量提取出来,代码注释详细,只需更改MODIS数据所在路径,提取结果输出路径,以及所要提取产品子集的序号即可
  • HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。 这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数),pyhdf可以...
  • 本文介绍基于Python中Arcpy模块,实现HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法~

      本文介绍基于PythonArcpy模块,实现大量HDF格式的栅格图像文件批量转换TIFF格式的方法。

      首先,来看看我们想要实现的需求。

      在一个名为HDF的文件夹下,有五个子文件夹;每一个子文件夹中,都存储了大量的.hdf格式的栅格遥感影像数据。

    在这里插入图片描述

      我们任选一个子文件夹,来看看其中所含的文件。

    在这里插入图片描述

      我们要做的,就是将HDF文件夹下的全部子文件夹中全部.hdf格式图像文件,一次性转换为.tif格式的图像文件,并存储在另一个名为TIFF的文件夹中。

      知道了具体需求,就可以开始操作了。首先,这里用到的代码如下。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Fri Apr 15 11:13:27 2022
    
    @author: fkxxgis
    """
    
    import os
    import arcpy
    
    hdf_file_path="E:/LST/Data/MODIS/HDF/"
    tif_file_path="E:/LST/Data/MODIS/TIFF/"
    
    hdf_file_name_list=os.listdir(hdf_file_path)
    
    for hdf_file in hdf_file_name_list:
        if os.path.isdir(hdf_file_path+hdf_file):
            file_name_temp=hdf_file
            hdf_file_name_list_new=os.listdir(hdf_file_path+hdf_file)
            for hdf_file in hdf_file_name_list_new:
                tif_file_name=hdf_file[8:23]+".tif"
                data=arcpy.ExtractSubDataset_management(hdf_file_path+file_name_temp+'/'+hdf_file,tif_file_path+tif_file_name,"0;4")
        else:
                tif_file_name=hdf_file[8:23]+".tif"
                data=arcpy.ExtractSubDataset_management(hdf_file_path+hdf_file,tif_file_path+tif_file_name,"0;4")
    

      其中,hdf_file_path.hdf格式文件的存储路径,tif_file_path.tif格式文件的存储路径,换句话说也就是我们的结果保存路径。

      首先,通过os.listdir()函数获取HDF文件夹下全部文件;由于我们的.hdf格式文件并不是直接保存在HDF这个大文件夹下的,而是HDF下属的多个子文件夹下,所以进一步通过os.path.isdir()函数进入这些子文件夹,并遍历其中的.hdf格式文件,保存在hdf_file_name_list_new中;随后,依据每一个.hdf格式文件的名称,依次配置之后我们生成的.tif格式文件的名称。

      接下来,我们就可以通过arcpy.ExtractSubDataset_management()函数来实现图像格式的转换了。其中,这一函数的第一个参数是原有.hdf文件的路径及名称,第二个参数是我们希望生成的.tif文件的路径及名称,第三个参数是我们希望在格式转换时,保存的具体波段。

      需要着重说明一下这里保存波段的选取。在本文中,我需要转换格式的是MODIS的地表温度产品MOD11A2,其第一个波段(编号为0)是地表白天的温度,第五个波段(编号为4)是地表夜晚的温度,如下图所示。

    在这里插入图片描述

      假如在后续处理中,我只需要白天、夜晚这两个波段,也就是编号为04的这两个波段,那么我就只需要在arcpy.ExtractSubDataset_management()函数的第三个参数中输入"0;4"就好了;其他情况以此类推。

      以上便是本次操作的全部代码。我们这里选择在 IDLE (Python GUI) 中运行代码。

    在这里插入图片描述

      得到结果文件如下图;可以看到,所有图像都已经以.tif的格式保存了。

    在这里插入图片描述

    欢迎关注公众号/CSDN/知乎/微博:疯狂学习GIS

    展开全文
  • 一种基于MATLAB读取HDF格式遥感数据的方法.pdf
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  • 本软件适用于HDF4和HDF5文件的读取,可方便处理各类卫星数据
  • 如何使用Python处理HDF格式数据

    千次阅读 2020-05-04 10:35:58
    HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。 这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hd...

           HDF也是一种自描述格式文件,主要用于存储和分发科学数据。气象领域中卫星数据经常使用此格式,比如MODIS,OMI,LIS/OTD等卫星产品。对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下。

          这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据。Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf 函数),pyhdf可以用来处理HDF4格式。此外,gdal也可以处理HDF(NetCDF,GRIB等)格式数据。

    安装

    首先安装相关库

          上述库均可以通过conda包管理器进行安装,如果conda包管理器无法安装,对于windows系统,可以查找是否存在已打包的安装包,而unix系统可以通过源码编译安装。

    数据处理和可视化

    以LIS/OTD卫星闪电成像数据为例,处理HDF4格式数据并进行绘图:

    import numpy as np
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm, colors
    
    import seaborn as sns
    import cartopy.crs as ccrs
    from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
    
    from pyhdf.SD import SD, SDC
    
    sns.set_context('talk', font_scale=1.3)
    
    data = SD('LISOTD_LRMTS_V2.3.2014.hdf', SDC.READ)
    lon = data.select('Longitude')
    lat = data.select('Latitude')
    flash = data.select('LRMTS_COM_FR')
    
    # 设置colormap
    collev= ['#ffffff', '#ab18b0', '#07048f', '#1ba01f', '#dfdf18', '#e88f14', '#c87d23', '#d30001', '#383838']
    levels = [0, 0.01, 0.02, 0.04, 0.06, 0.1, 0.12, 0.15, 0.18, 0.2]
    cmaps = colors.ListedColormap(collev, 'indexed')
    norm = colors.BoundaryNorm(levels, cmaps.N)
    
    proj = ccrs.PlateCarree()
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9), subplot_kw=dict(projection=proj))
    
    LON, LAT= np.meshgrid(lon[:], lat[:])
    
    con = ax.contourf(LON, LAT, flash[:, :, 150], cmap=cmaps, norm=norm, levels=levels, extend='max')
    
    cb = fig.colorbar(con, shrink=0.75, pad=0.02)
    cb.cmap.set_over('#000000')
    cb.ax.tick_params(direction='in', length=5)
    
    ax.coastlines()
    
    ax.set_xticks(np.linspace(-180, 180, 5), crs=proj)
    ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=proj)
    
    lon_formatter= LongitudeFormatter(zero_direction_label=True)
    lat_formatter= LatitudeFormatter()
    
    ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
    ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)

          某月全球闪电密度分布

          上述示例基于pyhdf进行HDF4格式数据处理和可视化,HDF4文件中包含的变量和属性获取方式见文末的Notebook,其中给出了   更详细的示例。

           以下基于h5py读取HDF5格式数据,以OMI卫星O3数据为例:

    import h5py
    
    data = h5py.File('TES-Aura_L3-O3-M2005m07_F01_10.he5')
    lon = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/Longitude').value
    lat = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/Latitude').value
    o3 = data.get('/HDFEOS/GRIDS/NadirGrid/Data Fields/O3').value
    
    proj = ccrs.PlateCarree()
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9), subplot_kw=dict(projection=proj))
    LON, LAT = np.meshgrid(lon[:], lat[:])
    con = ax.contourf(LON, LAT, o3[10, :, :]*1e6, np.arange(0, 8.01, 0.1), vmin=0, vmax=8, cmap=cm.RdGy_r)
    
    ax.coastlines()
    ax.set_xticks(np.linspace(-180, 180, 5), crs=proj)
    ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=proj)
    
    lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=True)
    lat_formatter = LatitudeFormatter()
    ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
    ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
    
    cb = fig.colorbar(con, shrink=0.75, pad=0.02)
    cb.set_ticks(np.arange(0, 8.01, 1))
    cb.ax.tick_params(direction='in', length=5)

    上述示例中使用类似unix中路径的方式获取相关变量,这在HDF格式数据中称为Groups。不同的组可以包含子组,从而形成类似嵌套的形式。详细的介绍可Google了解。

    展开全文
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空空如也

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