GLASS 产品使用(一)
GLASS数据介绍
产品详细:全球陆表特征参量数据产品(GLASS产品),由北京师范大学梁顺林教授团队自主研发,数据产品包括叶面积指数(LAI)、反照率(Albedo)、发射率(BBE)、光合有效辐射(PAR)、下行短波辐射(DSR)、净辐射(NR)、光合有效辐射吸收比(FAPAR)、植被覆盖率(FVC)、潜热(ET)和植被总初级生产力(GPP)等多种产品。GLASS产品是基于多源遥感数据和地面实测数据,反演得到的长时间序列、高精度的全球地表遥感产品。这些产品为研究全球环境变化提供了可靠的依据,能够广泛应用于全球、洲际和区域的大气、植被覆盖、水体等方面的动态监测,并与气温、降水等气候变化表征参数结合起来,应用于全球变化分析。
入口:全球陆表特征参量(GLASS)产品下载与服务
http://glass-product.bnu.edu.cn/
GLASS数据下载
下载入口有两个,国家地球系统科学数据中心和马里兰大学GLASS下载,前者适用于少量数据下载,后者适用于批量下载,接下来我会对两种数据获取做详细的介绍:
(1)国家地球系统科学数据中心
网站需要注册,下载有数量限制,按照自己需要的数据产品和年份下载即可
国家地球系统科学数据中心GLASS下载:http://www.geodata.cn/thematicView/GLASS.html
(2)马里兰大学GLASS下载
简单简介的下载方式,不需要注册不需要VPN,需要什么数据点击下载即可,比国家地球系统科学数据中心下载更加稳定,没有数据限制,易于批量下载长时间序列
马里兰大学GLASS下载:http://www.glass.umd.edu/Download.html
批量下载-Python
import wget#导入下载url所需要的包,需要安装wget包for i in range(3,11,1): #循环下载03-11年的数据for j in range(1,366,1):#循环下载1-365天的数据date=2000000+j+i*1000#t是下载数据的日期,如2003001year=2000+i#year是下载数据的年份,如2003url='http://www.glass.umd.edu/PAR/'+str(year)+'/GLASS04B01.V42.A'+str(date)+'.2019363.hdf'#以下载GLASS PAR数据为例,只需要改变url的year和date即可循环下载,这里注意数据/PAR/是根据下载数据也是要改变的,可以查看某一下载数据的url来适当调整 wget.download(url, out='/media/lwq/GLASS-PAR0.05/'+str(date)+'.hdf' )#out的为输出路径,这里用date来命名方便处理
#下载数据为HDF格式,故需下载hdf.xml和.jpg数据url='http://www.glass.umd.edu/PAR/'+str(year)+'/GLASS04B01.V42.A'+str(date)+'.2019363.hdf.xml'wget.download(url, out='/media/lwq/GLASS-PAR0.05/'+str(date)+'.hdf.xml' )url='http://www.glass.umd.edu/PAR/'+str(year)+'/GLASS04B01.V42.A'+str(date)+'.2019363.jpg'wget.download(url, out='/media/lwq/GLASS-PAR0.05/'+str(date)+'.jpg' )print('finish:'+str(date))
#值得注意的是我在这里没有考虑润年,需单独下载某些年第366天的数据,以后会加以补充
代码很简单,但是需要大家仔细看过后根据自己的需求加以更改
更多细节请关注公众号遥感迷
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