其实DTW算法更多应用于手势识别、语音信号处理等领域，但是在近年来，研究发现该算法在遥感时序数据处理方面，也具有一定的优势，例如不同的作物，虽然其NDVI时序曲线的变化趋势相同，但是不同地方播种时间会有所差异，而DTW算法刚好可以弥补这个差异，以达到更好的分类于提取效果。
采用2018-2020年MODIS 植被指数合成产品MOD13A2，该数据时间间隔为16d，每年23期，三年共69期，空间分辨率为1KM。（来源：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/ ，选择数据产品，选择时间和区域，就能够下载HDF文件）
MODIS数据产品预处理：
MODIS数据下载的格式均为HDF文件，不便处理，因此需要通过其他工具统一拼接投影，并转换成较易于处理和使用的TIF或DAT格式，可以采用NASA官网提供的MODIS Reprojection Tool（MRT）对MODIS数据进行批量镶嵌、投影处理，并转为TIF格式。
HDF数据拼接、转换与投影：
首先打开modis tool工具，并导入任意一期的数据，进行参数的预设置，选择需要提取的指数类型（本次为ndvi）,设置输出格式和投影信息等（本次选择了UTM投影，并定义坐标系为WGS84，选择49带），之后保存设置文件，点击“Save Parameter File”，保存prm格式的工程文件（后面批量处理时要用到），最后点击“RUN”。

这样就得到了一期拼接投影后的tif影像：

HDF数据批处理：
实际操作过程中往往数据量比较大，这时候可以通过批处理命令批量调用MRT工具处理数据，第一种方方法是通过写dat文件，调用保存的设置批量完成处理，不过当时操作的时候，在投影阶段出了一点问题。第二种：通过直接调用cmd命令，相比而言调用cmd命令代码量较少，比较方便，本次通过调用cmd命令完成数据批量处理。
按下Win+R，打开运行界面，输入cmd，打开命令提示符，按顺序输入以下代码：

cd/d D:\MRT\MRT_download_Win\bin    //MRT工具文件夹
java -jar MRTBatch.jar -d C:\Users\shao\Desktop\modisdata2018\DATA -p C:\Users\shao\Desktop\modisdata2018\mod18.prm -o C:\Users\shao\Desktop\modisdata2018\modis_mosaic    //选择数据文件夹、工程设置文件夹、结果存放文件夹
D:\MRT\MRT_download_Win\bin\MRTBatch.bat    //调用MRTBatch工具

这里注意，其中第一行位置，是你安装MRT的位置，第二行 -d后面，输入存放原始数据的文件夹；-p后面，输入存放上一步生成的prm工程文件位置；-o后面，是输出的文件夹。最后一行输入MRTBatch.bat即可。运行后，就得到了所有NDVI影像：

到这里，MODIS数据预处理环节就告一段落了，下一步是对数据进行滤波除噪、异常值处理，以及裁剪目标区域影像，后续更新！