一、PIE下载土地利用类型数据[17]
(一)在遥感计算服务界面根据需求编写代码
//添加市级矢量数据
fCol = pie.FeatureCollection("NGCC/CHINA_CITY_BOUNDARY");
//筛选出name属性为”武汉市“的首个FeatureCollection对象并将其转换为geometry类型
var roi = fCol.filter(pie.Filter.eq("name","武汉市")).first().geometry();
//在底图中可视化矢量（Color属性为矢量边界的轮廓颜色，fillColor为填充色，”roi“为图层名称）
Map.addLayer(roi,{color:"#ff0000",fillColor:"#00000000"},"roi");
//将底图中心选择在矢量图层的中心，并以7级展示
Map.centerObject(roi,7);
//加载全球土地覆盖分类(MCD12Q1.006)数据
var img = pie.ImageCollection('USGS/MCD12Q1/006')
.filterBounds(roi)
.filterDate("2019-01-01", "2019-12-31")
.select("LC_Type1")
.mosaic()
.clip(roi);
Map.addLayer(img.select("LC_Type1"),{mim:0,max:17},"img")
Export.image(
{
//导出对象
image: img,
//格式要求，导出任务描述
description:"ExportImage",
//导出矢量范围
region:roi,
//导出分辨率
scale:500
}
);（二）在个人资源中下载
(三)转换到实验对应的坐标系
ENVI ->Raster Management ->Reproject Raster -> 按需求转换即可
二、MCD12Q1(MODIS数据生产的500m分辨率的土地利用类型)
（一）ENVI打开方式（LP DAAC下载的原始数据）
1、打开原始数据
FILE ->Open As ->Generic Formats -> HDF4.
2、设置投影坐标系
MODIS大多数数据采用的是正弦曲线投影（ENVI中为Sinusoidal）(MCD12Q1的投影为GCTP_SNSOID)。在ENVI中打开MODIS不直接读取其坐标信息，需要手动填写相应的坐标信息。
（获取MODIS文件的坐标信息及其他信息）envi_classic -> Basic Tools ->Preprocessing -> Data-Specific Utilities ->View HDF Global Attributes.
UpperLeftPointMtrs与LowerRightMtrs分别为左上角坐标与右下角坐标，ProjParams中第一个参数即为投影半径（Sphere Radius）。
3、设置投影坐标系
envi_classic ->File ->Edit ENVI Header ->Edit Attributes ->Map info ->Change Proj...->New ->投影类型选择sinusoidal，按需求填写投影名称、东偏（False easting）、北偏（False northing）、中央经线（Longitude）->返回Edit Map Information填写像元大小和影像左上角坐标（ENVI坐标显示先lon再lat）即可。
4、工具下载
如若需要可以下载一种MODIS官方提供的MODIS Reprojection Tool软件。
（二）MCD12Q1数据介绍
Land Cover Type1数据中，当像元值为13即可认为是建成区区域。
三、常见夜光遥感数据的城市中心识别方法
城市中心有显著活跃的人类活动，而夜间灯光与夜晚人类活动高度相关，已有研究表明，夜间灯光遥感影像中像元值高的区域与城市中心的空间分布具有较高的一致性。
参考DEM的概念，基于具有可量化属性信息的空间地理数据，不仅可以将属性信息作为高程信息来构建模拟数字高程模型进行数据空间分布的可视化表达，还可以借鉴地形分析方法运用于具有显著”地形“特征的夜间灯光遥感影像数据（夜间灯光影像同DEM数据具有在一个连续区域内通过属性值的高低表现出凸起的”峰“和低洼的”陷“两种状态，可以通过凸起和低洼两种状态之间的突变区域来识别城市建设用地）。
（一）最大值邻域运算提取城市夜间灯光峰值像元[10]
均值变点法（项静恬和史久恩，1997）确定最大邻域运算窗口，然后最大邻域窗口滑动后进行差值运算（在经过邻域运算后，夜间灯光的峰值像元在最大值邻域运算后将保持自身的值不变，而窗口范围内其他像元的值与运算前相比存在增加。因此，对领域运算前后的数据进行差值运算，属性值为0的像元就是我们想要提取的峰值像元）[10]。
（二）等值线树分析方法[13]
NTL强度与人类活动的集中程度呈正相关，因此一个区域的NTL数据可以概念化为人类活动强度的连续表面，其中城市中心类似于地形上的一座山。那么我们在检测城市中心时，我们类比之下就可以检测NTL的山峰中心，其周围类似于被同心等值线圈所包围。
在城市结构和地形类比驱动下，构建NTL等值线图、利用局部轮廓树方法构建NTL轮廓树，将元素城市中心识别为轮廓树的叶子节点、为城市中心计算属性以及识别城市中心以及城市中心的层次结构。[13]
四、地理时空格局形态特征评价方法之一
对不同尺度下城市中心分布形态特征的测度，选取标准差椭圆这一指标来进行。标准差椭圆法是衡量地理要素分布特征的空间统计工具，该方法将二维随机向量两个维度的标准差分别作为长短半轴来绘制椭圆,能够在全局角度定量地描述地理要素的重心、方向和形态等空间特征。标准差椭圆的圆心能够指示城市中心的重心，椭圆方位指示城市中心整体方向，椭圆面积指示城市中心分布的离散或聚集程度。[10]
参考资料：
[1]Esri_Land_Cover_2020_10m | 地信遥感数据汇
[2]Welcome-GlobeLand30(30米分辨率土地利用类型图)
[3]MODIS数据介绍及下载_大作家佚名的博客-CSDN博客_modis17数据
[4]LP DAAC - Search（LP DAAC数据产品获取，包括土地利用、水体掩膜等）
[5]https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd12q1v006/(30米分辨率的MCD12Q1 v006土地利用类型)
[6]Earthdata Search(网页time out频率较高)
[7]MODIS Web（各类Modis数据产品）
[8]https://lpdaac.usgs.gov/documents/101/MCD12_User_Guide_V6.pdf(MCD12Q1数据使用说明书)
[9]https://earthengine.google.com/(GEE网址)
[10]葛伟.基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的中国城市中心识别及其时空格局研究[D].重庆：西南大学，2019.
[11]鹿一凡，孙国栋，冯子元，吴晨泽，张文璇，程琳琳.基于NPP-VIIRS夜光数据的北京市建成区提取和分析[A].科技前沿：1672-3791（2021）09（c）-0001-05.
[12]Yang Y，Ma M，Tan C，et al.Spatial Recognition of the urban-rural fringe of Beijing using DMSP/OLS nighttime light data[J].Remote Sensing，2017，9（11）：1141.
[13]Chen Z,Yu B,Song W,et al.A newapproach for detecting urban centers and their spatial structure with nighttime light remote sensing[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.
[15]GEE学习总结（7）——MODIS 土地利用产品数据_Arcgiser的博客-CSDN博客_modis土地利用数据
[16]ArcGIS中利用DEM数据生成地形图既视感的等高线；利用掩膜进行等高线注记；DEM的可视化表达总结_小叮当pinkp的博客-CSDN博客_arcgis生成等高线