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MODIS 数据产品预处理
1 MCTK重投影
第一步：安装ENVI的MCTK扩展工具
解压压缩包，将其中的mctk.sav与modis_products.scsv文件复制到如图所示，相应的ENVI安装路径中去。
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第二步：打开ENVI5.3标准版如图所示
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在右边的工具栏处打开最下方的Extensions工具扩展包。可以看到安装的处理工具如图所示。鼠标左键双击打开其中的mctk工具。
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在MODIS Conversion Toolkit(MCTK)工具栏中，点击Input HDF按钮加载将要进行处理的MODIS数据文件（后缀名为 .hdf ）。加载数据后如图所示。![MODIS 数据产品预处理[通俗易懂]](https://img2018.cnblogs.com/blog/1591844/201901/1591844-20190121152346361-1871656708.png)
接下来首先选择输出类型（Select Output Type）为第三种 Standard and Reprojected：Both output types ；定义输出路径（Output Path）和输出文件名（Rootname for output）
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在中间的 Processing Options 栏目中选择项目列表（Select items from the lists：）选择需要的数据子集（不同的数据产品中有很多个子集，具体选什么，根据自身需要选择）。Fill Value for Bad Data：默认为 NaN ；Use Double Precision：选择为Yes。
右边的栏目中。选择重采样方法时选择双线性内插法（Bilinear）（总共有三种方法分别为：最邻近法Nearest Neighbor；双线性内插法Bilinear；三次卷积法Cubic Convolution 。使用的较多的为第二种方法，三种方法的区别可自行百度）。
选择输出地图的投影（Select Output Map Projection），点击New按钮后，在Customized Map Projection Definition中的设置如图所示。
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投影类型选择Albers等面积圆锥投影，投影椭球选择WGS-84，其余参数按照图片进行设置。第一次做的时候，设置完点击OK，出现如下图片，点击是将投影参数设置保存到相应路径内的文件下。在下一次使用时，直接点击下图中间的Load Existing Projection即可完成投影参数设置。
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最后将背景值（Background Value To Use）设置为-999。点击Process按钮即可完成。
2 数据重采样
首先将要进行重采样的数据打开，然后在ENVI中右边的工具栏处，打开Raster Management工具包。选择其中的Resize Data工具如图所示。鼠标左键双击，打开Resize Data Input File对话框。
在Resize Data Input File对话框中选择数据文件，点击OK，进入Resize Data Parameters对话框。
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点击Set Output Dims by Pixel Size按钮，在Output Dims via Pixel Size对话框中设置输出的像元尺寸X、Y均为500米。点击OK。
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选择重采样方法时选择双线性内插法（Bilinear）（总共有三种方法分别为：最邻近法Nearest Neighbor；双线性内插法Bilinear；三次卷积法Cubic Convolution ）。（当由低分辨率转为高分辨率时会无法选择这三种方法，只有 Nearest Neighbor和aggregate方法）。最后合适的输出路径与文件名，点击OK按钮即可。
3 研究区提取
打开要提取的文件与研究区的面矢量图。
在ENVI中右边的工具栏处，打开Regions of Interest工具包。选择其中的Subset Data from ROIs 工具如图所示。鼠标左键双击，打开Select Input File to Subset via ROI对话框。选择要提取的原始文档，点击OK，进入Spatial Subset via ROI Parameters对话框。
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在Spatial Subset via ROI Parameters中选择宁夏矢量面文件，Mask pixels output of ROI 选择Yes，Mask Background Value设为-999（根据数据处理需要自行设定）。定义文件输出路径与文件名。点击OK即可。
转载于:https://www.cnblogs.com/yhpan/p/10298981.html
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139333.html原文链接：https://javaforall.cn
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