利用wget工具批量下载GLASS NDVI/EVI产品（其他产品代码类似，只需要按照网页端命名方式改对应位置参量的名称即可）（官网地址：https://glass.hku.hk/download.html）。 方法十分简单，wget工具只需在官网（https://eternallybored.org/misc/wget/）下载（不用安装，配置一下环境变量即可），然后就可以直接双击文件（因为是bat后缀，是windows批处理命令）就可以开始下载啦，高效快速。 如需修改bat文件，只需要右键在记事本中编辑即可~ 省去了大家在官网疯狂重复手点的麻烦，提高工作效率，有需要的友友完全可以尝试使用。 ps：代码中所有可能需要修改的地方——目录位置/目标瓦片/生产日期（官网文件名中最后一个日期）/下载年份/参量名称 有任何问题欢迎大家交流探讨~

"get_evi" 是一个基于 R 语言的库，用于获取和处理地球植被指数（EVI，Enhanced Vegetation Index）数据。EVI 是一种遥感指标，常用于监测植被覆盖、生长状况和健康状态，尤其在环境科学、农业、生态学等领域有着广泛的应用。 在 R 中，"get_evi" 库提供了简洁的接口，帮助用户从各种数据源（如 NASA 的 Landsat 或 MODIS 卫星数据）下载和提取 EVI 数据。以下是一些关键知识点： 1. **地球植被指数 (EVI)**: EVI 是通过卫星遥感技术计算得出的，它通过蓝、红和近红外光谱波段的数据来评估植被的绿色程度。EVI 可以反映出植物叶绿素的含量，从而反映植被的生长状况。 2. **R 语言**: R 是一种统计计算和图形展示的开源编程语言，被广泛用于数据分析、统计建模和数据可视化。在处理地理空间数据时，R 提供了丰富的库，如 "get_evi"，使得数据获取和分析变得更为便捷。 3. **遥感数据处理**: "get_evi" 库简化了遥感数据的下载和预处理过程。用户可以指定时间和地理位置，库会自动下载对应区域的卫星图像，并提取 EVI 值。 4. **数据源**: NASA 的 Landsat 和 MODIS 卫星数据是两个常见的 EVI 数据源。Landsat 提供高分辨率的陆地成像，MODIS 则提供全球每日覆盖的中分辨率数据，两者各有优势，适合不同应用场景。 5. **库的使用方法**: 使用 "get_evi" 需要了解 R 语言的基本语法和库的函数调用。例如，可能需要使用 `install.packages("get_evi")` 安装库，然后用 `library(get_evi)` 加载。之后，可以调用特定函数如 `get_evi_data()` 来下载和提取 EVI 数据。 6. **数据处理与分析**: 获取 EVI 数据后，用户可以进行时间序列分析，研究植被随季节或年份的变化；也可以结合其他环境变量（如温度、降雨量）进行关联分析，理解影响植被生长的因素。 7. **地图可视化**: R 提供了 ggplot2 等强大的绘图工具，可以将 EVI 数据以地图的形式展示，直观地呈现植被分布和变化情况。 8. **数据存储与分享**: "get_evi" 库可能还支持将处理后的数据保存为多种格式（如 CSV、GeoTIFF），便于进一步分析或与其他研究人员共享。 9. **学习资源**: 学习 "get_evi" 的最佳实践包括阅读库的文档，参与 R 社区讨论，以及参考相关教程和案例研究。 10. **版本控制**: "get_evi-master" 表示这是库的主分支，通常代表最新的稳定版本。在使用前，确保安装的是正确的库版本，以获取最新的功能和修复。 了解这些知识点后，你可以开始使用 "get_evi" 处理和分析 EVI 数据，为环境研究、农业监测、气候变化评估等工作提供数据支持。

增强植被指数（EVI）是一种“优化”指数，旨在通过取消冠层背景信号的耦合和减少大气影响来增强高生物量地区的植被信号，从而提高其敏感性，并改善植被监测。 EVI根据以下等式计算：EVI = G *（NIR-RED）/（NIR + C1 * RED-C2 * Blue * L） 其中NIR /红色/蓝色是经过大气校正或部分大气校正（瑞利和臭氧吸收）的表面反射率，L是冠层背景调整，用于解决通过冠层的非线性，差分NIR和红色辐射传输，C1，C2是气溶胶阻力项的系数，它使用蓝色带校正红色带中的气溶胶影响。 MODIS-EVI算法采用的系数为：L = 1，C1 = 6，C2 = 7.5，G（增益因子）= 2.5。 归一化植被指数（NDVI）对叶绿素敏感，而EVI对冠层结构变化（包括叶面积指数（LAI），冠层类型，植物相貌和冠层结构）更敏感。 这两种植被指数在全球植被研究中相辅相成，并且在检测植被

用于录制android按键，录制后可以重放，可以帮助做一些重复的操作。 使用adb shell push evi /system/bin/evi 命令将该工具push到android手机 /system/bin/目录即可使用 用法很简单： 1 输入 adb shell evi record 后，做自己想要重复执行的操作。 2 输入 adb shell evi replay -t n ,即可重复执行操作，n代表想要重复执行的次数。 adb shell evi Usage: evi record [-f ] [] - record system events to If no -f option is supplied then the data is written to "/sdcard/events" ( is the list of events to be backed up. For example, "1 3 5" means event1, event3 and event5. By default, event0, event1, event3, event4, event6 and event7 are included.) evi replay [-f ] [-t ] - replay system events from If no -f option is supplied then "/sdcard/events" is used. If no -t option is supplied then events will be replayed once.

1986-2020年逐年，中国Landsat 5/7/8 地表反射率数据 通过增强型植被指数EVI波段运算反演得到的数据，分辨率为1km，所用的数据年份和名称为： //landsat5:LANDSAT/LT05/C01/T1_SR 1986-2010 //landsat7:LANDSAT/LE07/C01/T1_SR 2011-2013 //landsat8:LANDSAT/LC08/C01/T1_SR 2014-2020

1986-2020年逐年，中国Landsat 5/7/8 地表反射率数据 通过增强型植被指数EVI波段运算反演得到的数据，分辨率为1km，所用的数据年份和名称为： //landsat5:LANDSAT/LT05/C01/T1_SR 1986-2010 //landsat7:LANDSAT/LE07/C01/T1_SR 2011-2013 //landsat8:LANDSAT/LC08/C01/T1_SR 2014-2020

中国中东部地区植被覆盖分类数据集（2013）是以2012-2014年间MODIS-EVI数据为基础，将中国中东部地区9个省（河北、山西、陕西、河南、山东、江苏、安徽、浙江、湖北）和4个直辖市（北京、上海、天津、重庆）（27°9′38″N-42°33′44″N，105°18′35″E-122°40′41″E）植被覆盖进行分类研究基础上研发得到。数据集中，将植被类型划分为常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、农田、稀疏农田、稀疏林草混合覆盖等六种类型。数据集包括：（1）研究区边界数据；（2）植被覆盖分类数据，空间分辨率为500米。该数据集以.tif、.shp格式存储

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采用S-G滤波方法对MOD13A2-EVI自2001～2007年间数据进行时间序列重构，以达到去云、消除离异值的目的，从而提高数据质量及可信度。对比重构前后数据发现，重构后的EVI数据在空间上更加一致，在时间维度上时序数据年问变化更加稳定。

EVI算法，用于实现双帧图像的相位提取matlab程序代码