- 数据集可用时间
- 2000-11-01T00:00:00Z–2026-09-01T00:00:00Z
- 数据集生成器
- 美国地质调查局地球资源观测与科学中心下属的美国国家航空航天局陆地过程分布式主动存档中心
- 频率
- 1 个月
- 标记
说明
Terra 和 Aqua 组合 MCD64A1 6.1 版过火面积数据产品是每月一次的全球网格化 500 米产品，包含每个像素的过火面积和质量信息。MCD64A1 过火面积测绘方法采用 500 米 MODIS 地表反射率图像，并结合 1 公里 MODIS 火点观测数据。该算法使用烧伤敏感植被指数 (VI) 创建应用于复合数据的动态阈值。VI 派生自 MODIS 短波红外大气校正地表反射率波段 5 和 7，并测量了时间纹理。该算法可识别每个 MODIS 图块中 500 米网格单元的烧毁日期。日期在单个数据层中编码为发生火灾的日历年的序数日，其中未烧毁的土地像素被分配了值，而缺失数据和水网格单元则保留了额外的特殊值。
文档：
频段
波段
像素大小：500 米（所有波段）
| 名称 | 最小值 | 最大值 | 像素大小 | 说明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
BurnDate |
0 | 366 | 500 米 | 烧录日期（当年第几天）。可能的值：0（未烧毁）、1-366（烧毁的大致儒略日）。 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Uncertainty |
0 | 100 | 500 米 | 烧伤日期的不确定性估计 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
QA |
500 米 | 质量保证指标 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
FirstDay |
0 | 366 | 500 米 | 可靠变化检测年份的第一天 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
LastDay |
0 | 366 | 500 米 | 可靠变化检测年份的最后一天 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
使用条款
使用条款
通过 LP DAAC 获取的 MODIS 数据和产品在后续使用、销售或再分发方面没有任何限制。
引用
引用：
如需了解如何引用 LP DAAC 数据集，请访问 LP DAAC“引用我们的数据”页面。
DOI
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD64A1') .filter(ee.Filter.date('2017-01-01', '2018-05-01')); var burnedArea = dataset.select('BurnDate'); var burnedAreaVis = { min: 30.0, max: 341.0, palette: ['4e0400', '951003', 'c61503', 'ff1901'], }; Map.setCenter(6.746, 46.529, 2); Map.addLayer(burnedArea, burnedAreaVis, 'Burned Area');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD64A1').filter( ee.Filter.date('2017-01-01', '2018-05-01') ) burned_area = dataset.select('BurnDate') burned_area_vis = { 'min': 30, 'max': 341, 'palette': ['4e0400', '951003', 'c61503', 'ff1901'], } m = geemap.Map() m.set_center(6.746, 46.529, 2) m.add_layer(burned_area, burned_area_vis, 'Burned Area') m