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　　任务描述：如上所述，以2010年1km的MODIS植被覆盖度(NDVI)数据为例。

　　步骤1(获取1(MODIS数据下载链接Earthdata搜索)

　　你可以选择你想要的时间和空间范围。官网自动生成下载链接，点击保存即可获得txt文件。

　　第二步(下载数据(使用MATLAB))如何从Txt文件的url链接下载数据？

　　%%代码用于下载MODIS NDVI月度比例尺数据，所有代码都位于默认文件夹中。系统默认浏览器必须设置为Chrome。浏览器中存储的路径变化clclclearcloseurl _ total=textread(c 3360 _ SERS _戴尔_ dowll)% ndvi201002.txt是我重命名的MODIS web(URL，-browser) disp([num2str(I)，/，num 2 str(length)URL _ total)])1t=clock tightly时不要打开t=clockT2=T(6；IFABS(T2-T1 )5破；结束第三步：数据分类(使用MATLAB)此时，MODIS中的所有数据已经下载到一个文件夹中。需要按文件名分类，同一个月的数据放在同一个文件夹里。之后的操作很简单。

　　按CLC clear % % filename= c:\ users \ Dell \ downloads \ 对数据目录进行分类；filelist=dir([datadir， *。hdf])，它指定hdf文件的位置；%指定文件类型k=长度(文件列表)；time _ standard={ 001032060091121152182213244274305。%MODIS官网文件命名约定，例如， 032 将意味着下载\下个月，文件列表(I).%记录序列号[~ ~，b]=ismember(time_num，time _ standard)；% IFB 10 move file(HDFfilepath，[f:(莫迪斯_ NDVI _ monthly _ 1km _ v 006)HDF)20100 ，num2str(b))是几月份

　　步骤4)数据转换(使用hdftif和python)。此时文件还是hdf，需要转换成tif文件进行拼接操作。

　　这里的转换代码是将python_MODIS HDF数据转换为tif并将图像拼接在一起的代码。

　　做了一些修改，增加了批量转换功能。

　　#-编码：utf-8 - NDVI的hdf文件转换为TIF importation port pyfrommarcpyimportime _ mon=[ 01 ，001]12):# print(I)I)sourcedir=(u f:(_ MODIS _ NDVI _ monthly )Enter targetdir=(u f:\ MODIS _ dir)2010 time _ mon[I]output arcpy . check out扩展( spatial )env . workspace=sourcedirarcpy . env . scratch workspace HDF )for HDD替换(hdf)， tif ) out name=tar race

　　第五步(使用图像拼接(python)将200多张小图拼接成一张全球分布图。

　　代码将从ArcPy镶嵌到MosaicToNewRaster。

　　做了一些修改，增加了批量拼接的功能。

　　-编码：UTF-8- createdonwedjan 20203360203360392021 @作者：管理员 #-*-编码3331-importancyproarcpy . sai mport * Time _ mon=[ 01 ， 02 ， 03 ， 04 和 05 06 12): #定义工作空间env . workspace=(F:(MODIS _ NDVI _ monthly _ 1km _ v006(TIF)2010)Time

　　得到最终的结果图：

　　菜鸟！

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