glass数据下载及在arcgis的Python工具中求年平均

glass数据产品是全球陆地特征参量产品，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。

数据下载：

由于GLASS数据在美国马里兰大学，提供免费的下载，随便下，无限制，可批量下载，所以使用该下载途径。除此之外北京师范大学数据中心和国家地球系统科学数据中心也提供了下载途径。

点击进入下载页面后查看：数据为8天合成，分区域行列号：

拟下载2018年全年行列号h28v06数据。
思路：Python代码构建所有URL，使用浏览器下载插件下载所有URL下的数据。

观察URL：http://www.glass.umd.edu/FVC/MODIS/500m/2018/001/GLASS10E01.V40.A2018001.h28v06.2019363.hdf

代码：

#http://www.glass.umd.edu/FVC/MODIS/500m/2018/001/GLASS10E01.V40.A2018001.h28v06.2019363.hdf
site = r'http://www.glass.umd.edu/FVC/MODIS/500m/2018/'days = ['001', '009', '017', '025', '033', '041', '049', '057', '065', '073','081', '089', '097', '105', '113', '121', '129', '137', '145', '153','161', '169', '177', '185', '193', '201', '209', '217', '225', '233','241', '249', '257', '265', '273', '281', '289', '297', '305', '313','321', '329', '337', '345', '353', '361' ]for day in days:url = site + day + '/' + 'GLASS10E01.V40.A' + '2018' + day + '.h28v06.2019363.hdf'print(url)

在pycharm中运行，将打印出来的url复制到迅雷下载工具中下载。

将下载的hdf数据求取年平均值，并转为tif格式。

使用arcgis中的Python窗口：

import arcpy
from arcpy.sa import *arcpy.CheckOutExtension("spatial")
arcpy.gp.overwriteOutput = 1arcpy.env.workspace = "G:\\glass"  #数据存放位置
outpath = "G:\\mean\\"  #输出数据存放位置
outfilename = "2018average";
n = 46;
Sum = 0files = arcpy.ListRasters()for file in files:Sum = Sum + Raster(file)
(Sum / n).save(outpath + outfilename)print("Done,please close")

这样得到了2018年的年平均glass数据，在arcgis中将数据导出成tif格式。
之所以使用arcgis中的Python工具而非使用pycharm下的Python解释器是因为后者我没有arcpy模块。