MAIAC全称Multi-Angle Implementationof Atmospheric Correction algorithm （多角度大气校正算法），主要生产的是气溶胶光学厚度（AOD）产品，在MODIS数据库中的序列号是MCD19A2，目前有c6和c6.1两个版本。空间分辨率1km，时间分辨率为1d。这个算法得到的AOD更为精确，同时获得的AOD范围也更为广泛。有兴趣的同学可以到NASA官网了解更为丰富的MAIAC算法细节（本文不做扩展）。
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。可以读取主流的栅格格式（以下是部分GDAL支持的栅格格式）。
MAIAC产品在NASA官网中以HDF（Hierarchical Data Format）存储的格式为主。这个格式可以存储不同类型的
图像
和数码数据的文件格式，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有统一处理这种文件格式的函数库。大多数普通计算机都支持这种文件格式。
好了，前言部分介绍完毕，接下来需要获取一个HDF文件进行解析，你可以选择Earth或者Disc下载一个MAIAC的文件。具体可以进NASA的官网注册账号，选择数据并下载（这里也不做展开了）。
1、注册-登录
2、搜索选择数据
3、下载
于是我得到了一个HDF（其实是一堆）数据：
这里有几个注意的：
A2017365代表数据的时间，2017是年份，365代表第365天的数据。h21v03代表数据的位置，后部分不重要了（具体我也忘了，有兴趣的可以参考用户手册）。
一切预备工作齐备，接下来就是利用Python+GDAL进行读取的工作。
首先，导入库：
import gdal
紧接着，重头戏，开始读取：
hdf=r'C:\pytemp\Thesis\aodrepair\maiac\hdf\MCD19A2.A2017365.h21v03.006.2018119214031.hdf'
可以发现，HDF文件中包含了13个层。其中第一层是470nm处AOD信息（顺带说一句，Python的计数基本都是从0开始）。
第二层是550nm处的AOD：
数据的位数都是16bit。
其他层都是一些辅助信息，包括不确定性层、质量控制层、角度层等（有兴趣的可以去查一查用户手册，了解更多信息）。
到了这步已经结束了吗？并没有，还需要继续深扒层里的信息和数据，重新利用GDAL打开550nmAOD层的信息，并转为数组，才算正确读取为可以直接运行和计算的部分。
pb=sub[1][0]
这样：
可以看到barr中是一个3维的数组。为什么有3维，这跟它的算法有莫大关系，简而言之，算法里包含了时间维度的检测，所以成了3维的数据。
以上，就是今天要讲解的HDF数据的读取~
彩蛋~
数据打开了，稍加处理（选取每个维度的最大值）：
max函数
最后得到这么一张AOD分布图。
好啦~今天到此为止
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