MODIS产品质量控制文件使用方法

官方关于产品质量控制的说明(机翻)

质量指标在生产过程中生成的CoreMetadata.0全局属性QA 中的元数据对象以及质量控制（QC）SDS中给出，或者在数据产品的产品后科学和质量检查中给出。CoreMetadata.0中的 QA元数据对象全局属性是AutomaticQualityFlag和ScienceQualityFlag及其相应的说明。根据运行LST算法期间遇到的数据条件，根据规则设置AutomaticQualityFlag。此质量检查标志的设置是完全自动化的。设置它的规则是自由的；几乎所有数据或中间计算都必须异常，才能将其设置为“失败”。通常，它将设置为“通过”或“可疑”。“可疑”是指违反了执行约束的某些界限，应进行进一步分析以确定其来源。在对数据产品执行自动质量检查程序之后或在合格的LST调查人员检查数据产品之后，可以在生产后设置ScienceQualityFlag。如果存在，请务必进行检查。将对产品抽样进行检查。抽样可能是随机的，以支持野外活动或事件驱动。
数据产品中的QC SDS提供了有关每个像素算法结果的更多信息。QC SDS无符号16位数据作为位标志存储在SDS中。可以通过读取16位无符号整数中的位来提取此QC信息。QC SDS的目的是为用户提供有关可以在空间上下文中查看的每个像素的算法结果的信息。QC信息表明算法结果是否正常，异常，或者是否遇到了像素的其他定义条件。QC信息应用于帮助确定LST数据对于用户需求的有用性。表8中列出了QC SDS中的位标志。

最关键的一点就是只有全部中间数据异常最后的温度结果才会设置为NaN，所以根据QA文件筛选出质量好的LST像素是非常有必要的。

MCTK处理QA文件

由于MCTK默认将投影的影像数值类型设置为单精度浮点型，所以默认投影QA文件时会使QA文件数值失去原来的意义，但MCTK的开发者肯定考虑到了这一点，果然查看手册时发现了关于QA的处理说明。即选择使用双精度处理即可使QA 文件保持原始16位整形数据(十进制)。

QA文件筛选质量可靠像元

MCTK处理得到的QA影像文件是十进制数值，我们还要将其转化为二进制才能进一步使用。这里我选择了QA文件0-1位为00的像元作为最后使用结果。

pro QA_dealcompile_opt idl2e = envi()ticcd,'F:\ENVI_Tempfn'qc_raster = e.openraster('qc_Swath_2D_1_georef.dat')lst_raster = e.openraster('MYD_Swath_2D_1_georef.dat')lst_data = lst_raster.getdata(bands=0)qc_10 = qc_raster.getdata(bands=0)qc_2 = string(qc_10, format='(b016)') ; 10进制转16位2进制qc_goodmark = strmid(qc_2, 14) ;取出代表强制质量标志的两位数字good = '00'qc_bad = where(~strcmp(good, qc_goodmark))lst_data[qc_bad] = 999lst_data = lst_data * float(lst_data ne 999) / (lst_data ne 999) ; 将无效999值转换为NaNlst_fn = 'F:\ENVI_Tempfn\QC_lst_.dat'spatialref = lst_raster.spatialrefraster = e.CreateRaster(lst_fn, lst_data, SpatialRef = spatialref)raster.saveview = e.GetView()layer = view.CreateLayer(raster)toc
end

筛选前后对比

处理前后对比，发现不可靠像元还是不少的，所以使用产品前一定要根据QA文件筛选出质量可靠地像元。

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