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本文选取2001年5月20日中国北部及蒙古地区（经纬度范围：92.49°- 116.97°,33.88°- 41.23°）的一景MODIS数据进行分析，主要从读取数据、分析经纬度波段信息、第一、四、三波段融合显示、影像地理校正几方面对该景数据进行了分析，具体步骤如下：
（1）、数据读取：打开ENVI，在主菜单中选择File\Open External File\Generic Formats\HDF，选择文件“MODO2QKM_03.hdf”,表示是该景MODIS数据的250米数据文件，从下图中可以看到，该文件中除两个影像波段外，还包含经度波段、纬度波段、热红外探测器的噪声信息、反射率变化参数等信息。
（2）、1、4、3波段影像融合：MODIS数据的第一、四、三波段的波段宽度分别为0.62μm ~ 0.67μm 、0.545μm ~ 0.565μm、0.459μm ~ 0.479μm，近似于可见光的红、绿、蓝波段，所以第一、四、三波段组合比较接近真彩色，故常选用这三个波段来表示MODIS影像。此处用同样方式打开500米数据文件，该文件共包含五个影像波段，将影像融合所需要的第3和第4波段进行重采样，即将其空间分辨率由500米重采样为250米，并与步骤（1）中第1波段组合，进行彩色方式显示。为提高成果影像的空间分辨率，笔者又将143波段组合影像进行对比度调整输出后，与真实空间分辨率为250米的第一波段进行影像融合（用HIS融合法），得到了几何清晰度更高的143波段融合影像（如图4所示）。图4中左侧为1、4、3波段彩色组合显示及局部放大，右侧为143波段组合输出后又与1波段进行融合的结果，可以很明显地看到，右侧的影像细节非常突出。体现了具有较高分辨率的第一波段的优势。
（3）、影像地理校正，由于MODIS数据本身带有详细的经纬度波段信息，这种地理信息以波段的形式存放，如图5中的灰度波段所示，该灰度影像每一象素的灰度值记录的是空间分辨率为1公里的MODIS数据中对应象素点的经纬度信息，这种详细的地理信息可以使影像不需要选择大量地面控制点就可以作精纠正，而且精度会比选控制点的方法更高。ENVI软件提供了“Georeference from Input Geometry(用既定地理信息校正影像)”功能，即用现成的“IGM”( Input Geometry) 对影像进行地理校正。图5为校正前用影像关联方式在影像上查询每点的经纬度信息。
影像地理校正可以分两步进行，首先建立GLT（Geometry Lookup File），从ENVI主菜单中选择Map\ Georeference from Input Geometry\Build GLT，然后分别按提示选择经度波段和纬度波段，在确认地图投影转换对话框后，会出现如图6所示的GLT文件参数设置：理论上“Output Pixel Size”应为250米，但由于影像边缘变形等原因，由经纬度波段计算出来的象素大小通常不是250米，而是接近250米。“Output Rotation”是指校正后公里网格旋转的角度，目的是通过旋转公里来减少输出影像的尺寸，以减少数据量。如果希望出图时公里网仍将是正南正北的，可以将此参数改为0。在确认上述两个参数后就可以开始进行GLT计算。
图7所示为GLT计算结果，Line波段和Sample波段中的每点的象素值分别表示在原始影像（校正前影像）上对应点的行列数。从图上看，影像呈网格状，用鼠标查询象素值会发现数值有正有负，如果GLT值为正，表示该点正好对应于原始影像上的某一象素点，如果为负值，则表示该点是由原始影像的象素点经过最近邻法插值得到。计算GLT（地理信息查询表）的过程比较慢，它是校正过程中最重要的一个环节。
接着选择Map\ Georeference from Input Geometry\Georeference from GLT，选择影像文件和GLT文件，就会很快生成校正结果，如图8所示(投影类型是UTM46区)。并可在此基础上叠合经纬网、公里网和矢量信息等。
此外，ENVI的波段运算功能可以按指定公式进行波段运算，该功能可以非常方便地用来计算植被指数等参数。但由于MODIS的植被指数计算比较复杂，至今笔者还没有从文献中找到合适的计算方法，故此处不再详述。综上所述，RSI公司的ENVI能全面支持EOS/MODIS数据，为HDF科学数据格式的管理和分析提供了最佳解决方案。
