文章目录

简介
1. 数据来源
- 1.1. MOD13A3数据简介
- 1.2. 数据下载
- 1.3. 下载后的文件大小
2. 处理方法
- 2.1. 处理单个省份
- 2.2. 加快处理速度的几个方法
- - 2.2.1. 选用固态硬盘读写数据
  - 2.2.2. 多线程处理
3. 2000年至2021年逐月NDVI变化统计结果
4. NDVI栅格数据下载地址
- 4.1. 栅格数据说明
- 4.2. 样例：各省级行政区2001年逐月NDVI数据下载地址
- 4.3. 各省级行政区2000-2021年逐月NDVI栅格数据下载

简介

本文介绍了利用MOD13A3数据处理加工中国各省级行政区2000年-2021年共22年1km逐月NDVI影像的过程。该处理过程以hdf文件为基础，采用本地处理的方式处理加工各个省的NDVI影像。
在1节中简单介绍了MOD13A3数据集及其下载方式。2.1节介绍了利用易方MODIS处理工具箱在Arcmap软件中基于MOD13A3数据（.hdf）加工得到宁夏2000年-2010年逐月NDVI栅格文件（.tif）的案例。2.2节介绍了固态硬盘、多线程并行在加快MODIS数据处理的应用。3节展示了对中国共34个县级行政区2000-2021年逐月NDVI的各项统计指标。4节提供了2001年各地区逐月NDVI数据和加工完成的NDVI栅格数据的下载地址。

1. 数据来源

1.1. MOD13A3数据简介

本文的植被指数（NDVI）数据来源于美国NASA定期发布的MOD13A3植被指数数据集。MOD13A3提供自2000年2月起逐月1km的NDVI数据。详细的介绍见：https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006

1.2. 数据下载

数据下载可以参考[MODIS数据处理#0]下个数据能再简单些吗？，还可以在EarthData（https://search.earthdata.nasa.gov/search）搜索MOD13A3进行下载，如下：

1.3. 下载后的文件大小

MOD13A3的文件大小比较小，中国区域单年的hdf文件为22(区块数)*12(月份数)=264个，大小约为4GB。中国区域2000-2021年的MOD13A3原始数据文件（hdf）大小约为87GB。

另附2021年中国区域MOD13A3数据集（.hdf）的百度网盘下载链接，https://pan.baidu.com/s/1gwipPqSsmkSaXpJBYeSY9A (提取码pkog)，可以用于练习处理hdf文件，需要的可以自取。

2. 处理方法

2.1. 处理单个省份

易方MODIS处理工具是本人基于Arcmap的自定义脚本编程制作的用于处理MODIS数据集的工具，可以将下载得到的原始hdf文件完成一系列的预处理操作，得到指定区域的栅格影像。该工具的介绍及下载地址见【MODIS数据处理#15】分享一个自制的MODIS数据处理工具箱

2.2. 加快处理速度的几个方法

用MODIS数据综合处理脚本，可以自动完成对从hdf提取NDVI、拼接区块、投影、裁剪、换算单位一系列操作，速度比MRT工具要快。如果你想进一步提高处理MODIS数据的运行速度，可以参考以下两种途径

2.2.1. 选用固态硬盘读写数据

在使用易方MODIS处理工具时，可以通过将hdf文件存放的位置以及工作空间都设置为固态硬盘来加快处理的速度。

2.2.2. 多线程处理

在pycharm调用arcpy库和multiprocessing库来实现多核并行处理，以下是多核实现投影栅格的代码示例：

# -*- coding: utf-8 -*-"""
@File    : 多核并行-重投影.py
@Author  : salierib
@Time    : 2022/5/15 11:07
"""
import os
import time
import multiprocessing as mp
import sysarcpy_path = [r'C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.7\arcpy',r'C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.7\bin',r'C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.7\ArcToolbox\Scripts']  # 修改成Arcgis安装对应路径
sys.path.extend(arcpy_path)import arcpydef list_split(in_list, num_split):"""将列表划分为n份，并返回切分后的嵌套列表当列表大小不能被num_split整除时，如23个数分为4份，则各组的数字个数为6，6，6，5Parameters----------in_list:List待切分的列表num_split:int需要划分的组数Returns-------list_splitted:List[List[obj]]分组得到的嵌套列表Examples------->> list_split(list(range(1,23)), num_split=4)[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],[8, 9, 10, 11, 12, 13, 14],[15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],[22, 23, 24]]"""lenn = len(in_list)n = lenn // num_split + 1list_splitted = [in_list[i * n:(i + 1) * n] for i in range((lenn + n - 1) // n)]return list_splitteddef batch_project_raster(rasters, out_dir, prefix="pr_", out_coor_system="WGS_1984.prj",resampling_type="NEAREST", cell_size="250 250"):"""批量投影栅格工具将in_dir中的所有栅格文件投影到out_corr_syestem坐标系下Parameters----------rasters:List[str]由待进行投影栅格操作的栅格文件的绝对路径组成的列表out_dir:str批量投影栅格后的输出文件夹prefix:str投影后栅格的新文件名的前缀out_coor_system:待投影到的目标坐标系文件路径(.prj)resampling_type:str要使用的重采样算法。默认设置为 NEAREST。NEAREST —最邻近分配法BILINEAR —双线性插值法CUBIC —三次卷积插值法MAJORITY —众数重采样法cell_size:str新栅格数据集的像元大小。若输出分辨率为250m，则为”250 250"Examples---------->> in_dir = r"S:\1_merge">> tifs = [os.path.join(in_dir,n) for n in os.listdir(in_dir) if n.endswith(".tif")]>> batch_project_raster(tifs,  out_dir=r"S:\test2")"""if arcpy.CheckExtension("Spatial") != "Available":print("Error!!! Spatial Analyst is unavailable")nums = len(rasters)num = 1for raster in rasters:s = time.time()raster_name = os.path.split(raster)[1]out_raster = os.path.join(out_dir, prefix + raster_name)  # 投影后栅格的绝对路径if not os.path.exists(out_raster):try:arcpy.ProjectRaster_management(raster, out_raster, out_coor_system, resampling_type, cell_size, "#","#", "#")e = time.time()print("Step3/5 %d/%d | %s completed, time used %.2fs" % (num, nums, out_raster, e - s))except Exception as err:print("Step3/5 %d/%d | %s errored, %s" % (num, nums, out_raster, err))else:print("Step3/5 %d/%d | %s already exists" % (num, nums, raster))num = num + 1if __name__ == "__main__":# 线程数,可以通过mp.cpu_count()查看自己电脑的可用总线程数num_thread = 10# 待投影的栅格存放文件夹in_dir = r"S:\MOD13A3_hdf\2_mosaic"# 投影后栅格的存储文件夹out_dir = r"S:\MOD13A3_hdf\3_pr"# 目标投影坐标系的坐标系文件prj_file = r"S:\utm_shps\utm48ningX.prj"if not os.path.exists(out_dir):os.mkdir(out_dir)pool = mp.Pool(num_thread)rasters = [os.path.join(in_dir, fname) for fname in os.listdir(in_dir) if fname.endswith(".tif")]project_param_list = [(raster_set, out_dir, "Pr_", prj_file, "NEAREST", "1000 1000") for raster_set in list_split(rasters, num_thread)]results = [pool.apply_async(batch_project_raster, args=param) for param in project_param_list]results = [p.get() for p in results]

3. 2000年至2021年逐月NDVI变化统计结果

各省级行政区的逐月NDVI统计指标（最小值、最大值、平均值、中位数、标准差）分析结果见中国34个省级行政区2000年-2021年逐月NDVI统计分析结果

4. NDVI栅格数据下载地址

4.1. 栅格数据说明

属性	信息
发布日期	2022.5.15
地区	中国34个省级行政区
时间跨度	2000年2月至2021年12月
时间分辨率	逐月
空间分辨率	1 km
投影坐标系	WGS 1984 UTM Zone
存储类型	栅格图像（.tif）
数据大小	12.3GB

对于给定的省级行政区，投影坐标系选择对应的utm分带，包含已裁剪（行政区边界裁剪得到）和未裁剪（扩大的行政区矩形边界）两部分，可按需选用。

4.2. 样例：各省级行政区2001年逐月NDVI数据下载地址

数据下载地址为https://pan.baidu.com/s/1hinbDqnvlYXMDN_77O7a-A （提取码：uifc ）。解压后的文件目录如下：

4.3. 各省级行政区2000-2021年逐月NDVI栅格数据下载

以下是本人加工的全国34个省级行政区逐月NDVI栅格数据的付费资源地址，也可以参考2.1节处理单个省市的方法自己加工下。

	地区	CSDN资源链接
1	安徽	安徽2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集安徽2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
2	澳门	澳门2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集澳门2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
3	北京	北京2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集北京2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
4	重庆	重庆2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集重庆2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
5	福建	福建2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集福建2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
6	甘肃	甘肃2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集甘肃2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
7	广东	广东2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集广东2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
8	广西	广西2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集广西2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
9	贵州	贵州2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集贵州2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
10	海南	海南2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集海南2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
11	河北	河北2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集河北2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
12	河南	河南2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集河南2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
13	黑龙江	黑龙江2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集黑龙江2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
14	湖北	湖北2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集湖北2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
15	湖南	湖南2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集湖南2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
16	吉林	吉林2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集吉林2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
17	江苏	江苏2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集江苏2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
18	江西	江西2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集江西2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
19	辽宁	辽宁2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集辽宁2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
20	内蒙古	内蒙古2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集内蒙古2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
21	宁夏	宁夏2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集宁夏2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
22	青海	青海2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集青海2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
23	山东	山东2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集山东2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
24	山西	山西2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集山西2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
25	上海	上海2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集上海2010-2011年逐月1km NDVI栅格数据集
26	陕西	陕西2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集陕西2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
27	四川	四川2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集四川2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
28	台湾	台湾2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集台湾2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
29	天津	天津2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集天津2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
30	西藏	西藏2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集西藏2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
31	香港	香港2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集香港2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
32	新疆	新疆2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集新疆2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
33	云南	云南2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集云南2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集
34	浙江	浙江2000-2010年逐月1km NDVI栅格数据集浙江2011-2021年逐月1km NDVI栅格数据集

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