[MODIS数据处理#5]例二：将ET栅格的时间分辨率从8-day转换为monthly

一、下载
目前EarthData提供的MOD16产品只有MOD16A2、MOD16A3两种
MOD16A2: 8-day，500m
MOD16A3: yearly, 500m

GMAO美国蒙大拿大学森林学院工作组虽然提供monthly分辨率的MOD16合成数据，但空间分辨率只有1km，并且时间跨度为2000~2014年。（http://files.ntsg.umt.edu/data/NTSG_Products/MOD16）

二、8-day分辨率下第n天对应的月和日
2-1 下载后的MOD16A2产品命名代表的含义，例如下图中的文件就是2015年第1天到第153天的MOD16A2数据集。
2-2 第n天对应的月和日

三、MRT预处理
提取MOD16中的ET_500m数据转换为栅格（.tif），具体步骤可参考
MODIS数据处理#1：利用MRT工具预处理MODIS数据——以MOD16、MOD13为例

四、裁剪和重投影
将上一步处理好的ET栅格导入Arcmap中进行重投影和裁剪，具体步骤可参考
MODIS数据处理#2：常用的Arcmap内置工具（一）

五、镶嵌至新栅格
以8-day的ET栅格转换到1月份为例。
原栅格数据包括：2015001、2015009、2015017、2015025。
之前几期介绍MOD16数据集时有提到其中的ET栅格仅对裸地、水体等区域进行区分而并不参与计算，如下图

ET栅格中特殊值对应的区域类型见下图
下面是2015001、2015009、2015017、2015025这四景的ET栅格，红色代表空白像素区域。可以看出红色区域的范围是在不断变动的，无明显趋势。
由于裸地、水体区域随时间的变化以及大气扰动等影响，空白像素区域的范围不断变动。因此，如何“利用这四景数据来反映一月份该区域整体的ET空间分布”是问题的核心。
本文的解决思路是，用相同位置的像元在不同景时的平均值或最大值来反映整体的空间分布。
首先，利用"设为空函数"工具将红色区域的像元值变为NoData，右键"设为空函数"工具批处理，将栅格中大于10000的像元设为NoData，设置参考下图：

经过批量设为空函数后得到下图，白色像素代表NoData
然后，利用"镶嵌至新栅格"工具将这四个栅格镶嵌到一个新的栅格中，镶嵌运算符选择Mean，由于是求平均值，为将其存储为小数，像素类型选择浮点型（float），参数设置如下
通过上述步骤，得到该区域一月份的ET栅格图像，如下：
若镶嵌运算符选用Maximum，镶嵌后得到的新栅格为：
两种镶嵌运算符结果对比，直观来看，Mean运算符处理的栅格有更多的细节

六、数学分析->乘
对于8-day分辨率的ET栅格数据，ET(单位mm/d) = 像元值 * 比例因子 / 8。其中，ET栅格的比例因子为0.1。
6-1 乘工具参数设置如下：
6-2 得到下图，像元值对应的单位为mm/d
注意：将8-day栅格按上述方法转换为12月份的栅格时，需要注意最后一景（平年时第361天）的数据代表的不是8天的ET数据，而是5天的ET数据。

推荐阅读
[1]MODIS Global Evapotranspiration Project（MOD16）
https://ntsg.umt.edu/project/modis/mod16.php
[2]Improvements to the MODIS ET model (MOD16) for regional applications
http://dnrc.mt.gov/divisions/water/management/docs/training-and-education/4.seirer_improvement_modis_et_product_mod.pdf