中科星图——MODIS/006/MYD13A1的MYD13A1.006类数据集

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);