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MODIS数据批量下载的两种方法—AppEEARS和pymodis（python）

维生素_A 2023-04-18 原文

 

目录

总结：

第一种方法：AppEEARS分为 point 和 area 

第二种方法：pymodis python的第三方库 

       对比了不同的方法， 感觉这两种方法还是不用太费劲就能下载数据，但是数据量大的话还是很慢。本人推荐用第一种因为数据格式可以转为geotif和nc，省去了hdf各种操作。

总结：

第一种方法  AppEEARS

优点：可以选择范围，时间，变量，数据格式及投影，出来的数据就是已经拼接投影好的数据，

缺点：数据量大的话，很耗时。

第二种方法   pymodis

优点：简单易操作，工具很方便，涵盖了hdf前期处理需要的所有函数，这里只给了downmodis一个函数，其他如拼接投影啥的 都有，基本都是基于GDAL和proj.4库写的。可以去官网逛逛。

缺点：下载完还得自己拼接投影，速度也不快！

第一种方法：AppEEARS分为 point 和 area 

网站：https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/appeears/ 

然后弹出该画面，选择第一个：      

        这个是USGS自带的批量下载工具，和你下载EARTHDATA（GES CISC）上其他数据产品一样的操作，具体操作如下：

①  给下载项目取名

② 给定范围，可加载自己的shp，也可以用矩形框或者多边形框，后者是自带的

③选择时间，

④选择数据和变量

⑤选择输出格式，tif或者nc，指定投影或者地理坐标。用xarray 读写很方便

最后提交申请就行，

然后在explorer查看进度信息，

第二种方法：pymodis python的第三方库 

官方文档；http://www.pymodis.org/pymodis/downmodis.html 

modis_down = pymodis.downmodis.downModis(

             下载本底的路径                                      destinationFolder='K:/MODIS_LST/',
              EARTHDATA密码                                   password='xxxxxxxxxxx',
               EARTHDATA用户名                               user='xxxxxxxx',
               数据所在地址                                         url='https://e4ftl01.cr.usgs.gov',
              选择下载的tiles                                       tiles=['h25v05','h25v06','h26v05','h26v06'],
              数据地址和数据所在文件中间的目录      path='MOLA',
              产品名称                                                  product='MYD11A2.006',
              开始时间                                                  today='2021-05-31',
              结束时间                                                  enddate='2002-07-04',
              其他默认                                                   jpg=True,
                                                                              debug=True,
                                                                              timeout=30,
                                                                              checkgdal=True)

modis_down.connect()      连接数据，开始爬
modis_down.downloadsAllDay()   下载所有的数据

具体参数看文档，这里只展示代码了，很简单！

AppEEARSpymodisstrongxffxff0cpython

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