数据名称：
MYD13A1.006
Modis
16天
Aqua
500m
数据来源：
NASA
时空范围：
2000-2022年
空间范围：
全国
数据简介：
MOD13A1 V6数据集是由Aqua星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品，空间分辨率为500米，具备两个主要的植被层，分别是栅格归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)。产品遵循低云、低视角和最高NDVI/EVI值的原则，从获取的16天数据中选择最佳值作为影像的像素值。可用于检测植被状态和土地覆盖利用变化，并且，能够进一步用于生物化学、水循环过程和全球及区域性的气候研究，还有LAI、GPP等参数的反演。前言 – 人工智能教程
L3级植被指数产品是通过中分辨率成像光谱仪在Aqua星上获取的数据进行处理得到的。植被指数是一种用于评估植被生长状况的指标，通常使用的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）等。
L3级植被指数产品是通过对Aqua星获取的数据进行校正和处理得到的。首先，原始数据需要进行辐射校正，以消除大气影响。然后，根据已有的植被指数算法，计算每个像素点的植被指数数值。最后，将植被指数数值按照一定的空间分辨率进行聚合，得到L3级植被指数产品。
L3级植被指数产品通常包括NDVI和其他相关的植被指数，以及植被指数的时间序列数据。这些产品可以用于监测和评估植被的生长状况，例如农作物监测、森林管理、草原监测等。同时，L3级植被指数产品还可以用于分析植被的时空变化特征，帮助研究者和决策者了解植被的生态环境。
引用代码：
MODIS/006/MYD13A1
波段
| 名称 | 波段 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 比例因子 | 波长 | 描述 |
| NDVI | B1 | NDVI | -2000 | 10000 | 0.0001 | Normalized Difference Vegetation Index | |
| EVI | B2 | EVI | -2000 | 10000 | 0.0001 | Enhanced Vegetation Index | |
| VIQ | B3 | Bit Field | VI quality indicators | ||||
| RR | B4 | 0 | 10000 | 0.0001 | 645nm | Red surface reflectance | |
| NIRR | B5 | 0 | 10000 | 0.0001 | 858nm | NIR surface reflectance | |
| BR | B6 | 0 | 10000 | 0.0001 | 469nm | Blue surface reflectance | |
| MIRR | B7 | 0 | 10000 | 0.0001 | 2130nm/2105-2155nm | MIR surface reflectance | |
| VZA | B8 | Degree | 0 | 18000 | 0.01 | View zenith angle | |
| SZA | B9 | 0 | 18000 | 0.01 | Solar zenith angle | ||
| RAA | B10 | -18000 | 18000 | 0.01 | Relative azimuth angle | ||
| CDOY | B11 | Julian day | 1 | 366 | Julian day of year | ||
| PR | B12 | Rank | Quality reliability of VI pixel |
代码
/** * @File : MYD13A1.006 * @Time : 2023/06/06 * @Author : GEOVIS Earth Brain * @Version : 0.1.0 * @Contact : 中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层 * @License : (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有 * @Desc ： 数据集key为MODIS/006/MYD13A1的MYD13A1.006类数据集 * @Name : MYD13A1.006数据集 */ //指定检索数据集，可设置检索的空间和时间范围，以及属性过滤条件 var imageCollection = gve.ImageCollection("MODIS/006/MYD13A1") .filterDate('2022-01-01','2022-01-15') .select(['NDVI']) .limit(10); print("imageCollection",imageCollection); var img = imageCollection.first(); print("first", img); var visParams = { // gamma: 1, // brightness: 1, min: 0, max: 10000, palette: { "band_rendering": { "pseudocolor": { "colormap": ['#FCD163','#66A000','#3E8601','#004C00','#023B01'] } } } }; Map.centerObject(img); Map.addLayer(img,visParams);
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