Чтобы переводить контент на ваш предпочитаемый язык, Google использует технологии на основе искусственного интеллекта. Переводы от ИИ могут содержать ошибки.

Sentinel-5P OFFL AER AI: Offline UV Aerosol Index

Доступность набора данных: 2018-07-04T13:34:21Z–2026-10-11T18:20:25Z
Поставщик набора данных: Европейский союз/ЕКА/Copernicus

Интервал повторного посещения: 2 дня
Теги: aai aerosol air-quality atmosphere copernicus esa eu knmi pollution s5p sentinel tropomi uvai

Описание

OFFL/L3_AER_AI

Этот набор данных содержит офлайн-изображения с высоким разрешением, на которых показан индекс аэрозолей в УФ-диапазоне (UVAI), также называемый индексом поглощающих аэрозолей (AAI).

AAI основан на изменениях рэлеевского рассеяния в ультрафиолетовом спектральном диапазоне для пары длин волн. Разница между наблюдаемым и смоделированным отражением приводит к появлению индекса AAI. Положительное значение AAI указывает на присутствие поглощающих УФ-излучение аэрозолей, таких как пыль и дым. Он полезен для отслеживания эволюции эпизодических аэрозольных шлейфов от пыльных бурь, вулканического пепла и сжигания биомассы.

Используемые длины волн имеют очень низкое поглощение озоном, поэтому, в отличие от измерений оптической толщины аэрозоля, AAI можно рассчитать при наличии облаков. Таким образом, можно обеспечить ежедневное глобальное покрытие.

Для этого продукта L3 AER_AI индекс поглощения аэрозоля рассчитывается на основе пары измерений на длинах волн 354 и 388 нм. В продукте COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_SO2 индекс поглощающих аэрозолей рассчитывается с использованием длин волн 340 нм и 380 нм.

Продукт OFFL L3

Чтобы создать продукты OFFL L3, мы находим области в ограничительной рамке продукта с помощью команды, подобной следующей:

harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9
-a 'absorbing_aerosol_index_validity>50;derive(datetime_stop {time})'
S5P_OFFL_L2__AER_AI_20181030T213916_20181030T232046_05427_01_010200_20181105T210529.nc
grid_info.h5

Затем мы объединяем все данные в одну большую мозаику (усредняя значения для пикселей, которые могут иметь разные значения в разное время). На основе мозаики мы создаем набор фрагментов, содержащих ортотрансформированные растровые данные.

Пример вызова harpconvert для одного тайла: harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9 -a 'absorbing_aerosol_index_validity>50;derive(datetime_stop {time}); bin_spatial(2001, 50.000000, 0.01, 2001, -120.000000, 0.01); keep(absorbing_aerosol_index,sensor_altitude,sensor_azimuth_angle, sensor_zenith_angle,solar_azimuth_angle,solar_zenith_angle)' S5P_OFFL_L2__AER_AI_20181030T213916_20181030T232046_05427_01_010200_20181105T210529.nc output.h5

Sentinel-5 Precursor

Sentinel-5 Precursor – это спутник, запущенный Европейским космическим агентством 13 октября 2017 г. для мониторинга загрязнения воздуха. Бортовой датчик часто называют Tropomi (TROPOspheric Monitoring Instrument).

Все наборы данных S5P, кроме CH₄, имеют две версии: Near Real-Time (NRTI) и Offline (OFFL). CH₄ доступен только в режиме OFFL. Объекты NRTI охватывают меньшую площадь, чем объекты OFFL, но появляются быстрее после получения. Объекты OFFL содержат данные с одной орбиты (поскольку половина Земли находится в темноте, они содержат данные только для одного полушария).

Из-за шума в данных отрицательные значения вертикального столбца часто наблюдаются, в частности, в чистых регионах или при низких выбросах SO2. Рекомендуется не фильтровать эти значения, за исключением выбросов, то есть для вертикальных столбцов ниже -0,001 моль/м^2.

Исходные данные Sentinel 5P уровня 2 (L2) группируются по времени, а не по широте и долготе. Чтобы данные можно было загрузить в Earth Engine, каждый продукт Sentinel 5P L2 преобразуется в L3, при этом для каждой орбиты сохраняется одна сетка (то есть агрегирование по продуктам не выполняется).

Исходные продукты, охватывающие антимеридиан, загружаются как два объекта Earth Engine с суффиксами _1 и _2.

Преобразование в L3 выполняется инструментом harpconvert с помощью операции bin_spatial. Исходные данные фильтруются, чтобы удалить пиксели со значениями QA ниже:

80% для AER_AI
75% для диапазона NO2 tropospheric_NO2_column_number_density.
50% для всех остальных наборов данных, кроме O3 и SO2.

Продукт O3_TCL загружается напрямую (без использования harpconvert).

Диапазоны частот

Диапазоны частот

Размер пикселя: 1113,2 м (все диапазоны)

Название	Единицы	Мин.	Макс.	Размер пикселя	Описание
`absorbing_aerosol_index`		-21*	39*	1113,2 метра	Показатель распространенности аэрозолей в атмосфере. Индекс UVAI основан на спектральном контрасте в ультрафиолетовом (УФ) спектральном диапазоне для заданной пары длин волн, где разница между наблюдаемой и смоделированной отражательной способностью приводит к остаточному значению. Если остаток положительный, это указывает на присутствие поглощающих ультрафиолет аэрозолей, таких как пыль и дым. Этот показатель часто называют индексом поглощающих аэрозолей (AAI). Облака дают почти нулевые остаточные значения, а сильно отрицательные остаточные значения могут указывать на присутствие непоглощающих аэрозолей, включая сульфатные аэрозоли. В отличие от спутниковых измерений оптической толщины аэрозоля, индекс поглощения аэрозоля можно рассчитывать при наличии облаков, что позволяет получать ежедневные глобальные данные. Это позволяет отслеживать развитие эпизодических аэрозольных шлейфов, состоящих из пустынной пыли, пепла от вулканических извержений и дыма от сжигания биомассы. Подробную информацию можно найти в ATBD.
`sensor_altitude`	м	828543*	856078*	1113,2 метра	Высота спутника относительно геодезической подспутниковой точки (WGS84).
`sensor_azimuth_angle`	deg	-180*	180*	1113,2 метра	Азимутальный угол спутника в местоположении пикселя на земле (WGS84); угол измеряется к востоку от севера.
`sensor_zenith_angle`	deg	0,098*	66,87*	1113,2 метра	Угол зенита спутника в местоположении наземного пикселя (WGS84); угол, измеренный от вертикали.
`solar_azimuth_angle`	deg	-180*	180*	1113,2 метра	Азимутальный угол Солнца в местоположении пикселя на поверхности Земли (WGS84). Угол измеряется на восток от севера.
`solar_zenith_angle`	deg	8*	88*	1113,2 метра	Зенитный угол спутника в местоположении пикселя на земле (WGS84); угол, измеренный от вертикали.

* Расчетное минимальное или максимальное значение.

Свойства изображения

Свойства изображения

Название	Тип	Описание
ALGORITHM_VERSION	STRING	Версия алгоритма, используемая при обработке L2. Она отличается от версии процессора (фреймворка), чтобы можно было выпускать разные продукты по разным графикам.
BUILD_DATE	STRING	Дата создания программного обеспечения, используемого для обработки L2, выраженная в миллисекундах с 1 января 1970 года.
HARP_VERSION	ПЕР	Версия инструмента HARP, использованная для преобразования данных уровня 2 в продукт уровня 3.
УЧРЕЖДЕНИЕ	STRING	Учреждение, в котором выполнялась обработка данных от уровня L1 до L2.
L3_PROCESSING_TIME	ПЕР	Дата, выраженная в миллисекундах с 1 января 1970 г., когда Google обработал данные уровня 2 и преобразовал их в данные уровня 3 с помощью harpconvert.
LAT_MAX	DOUBLE	Максимальная широта объекта (в градусах).
LAT_MIN	DOUBLE	Минимальная широта объекта (в градусах).
LON_MAX	DOUBLE	Максимальная долгота объекта (в градусах).
LON_MIN	DOUBLE	Минимальная долгота объекта (в градусах).
ORBIT	ПЕР	Номер орбиты спутника, на которой были получены данные.
ПЛАТФОРМА	STRING	Название платформы, которая получила данные.
PROCESSING_STATUS	STRING	Статус обработки товара на глобальном уровне, который определяется в основном доступностью вспомогательных входных данных. Возможные значения: Nominal (Номинальное) и Degraded (Ухудшенное).
PROCESSOR_VERSION	STRING	Версия программного обеспечения, используемого для обработки L2, в виде строки формата "major.minor.patch".
PRODUCT_ID	STRING	Идентификатор продукта L2, использованного для создания этого объекта.
PRODUCT_QUALITY	STRING	Индикатор, указывающий, ухудшилось ли качество продукта. Допустимые значения: Degraded (Ухудшенное) и Nominal (Номинальное).
ДАТЧИКИ	STRING	Название датчика, который собрал данные.
SPATIAL_RESOLUTION	STRING	Пространственное разрешение в надире. Для большинства продуктов это `3.5x7 km2`, за исключением `L2__O3__PR`, где используется `28x21km2`, а также `L2__CO____` и `L2__CH4___`, где используется `7x7 km2`. Этот атрибут взят из стандарта CCI.
TIME_REFERENCE_DAYS_SINCE_1950	ПЕР	Количество дней с 1 января 1950 года до момента получения данных.
TIME_REFERENCE_JULIAN_DAY	DOUBLE	Юлианский день, когда были получены данные.
TRACKING_ID	STRING	UUID для файла с товарами L2.

Условия использования

Условия использования

Использование данных Sentinel регулируется Условиями использования данных Copernicus Sentinel.

Исследуйте с помощью Earth Engine

Редактор кода (JavaScript)

var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_AER_AI')
  .select('absorbing_aerosol_index')
  .filterDate('2019-06-01', '2019-06-06');

var band_viz = {
  min: -1,
  max: 2.0,
  palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red']
};

Map.addLayer(collection.mean(), band_viz, 'S5P Aerosol');
Map.setCenter(-118.82, 36.1, 5);

Настройка Python

Информацию о Python API и использовании geemap для интерактивной разработки можно найти на странице Среда Python.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

collection = (
    ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_AER_AI')
    .select('absorbing_aerosol_index')
    .filterDate('2019-06-01', '2019-06-06')
)

band_viz = {
    'min': -1,
    'max': 2.0,
    'palette': ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'],
}

m = geemap.Map()
m.add_layer(collection.mean(), band_viz, 'S5P Aerosol')
m.set_center(-118.82, 36.1, 5)
m

Открыть в редакторе кода

Sentinel-5P OFFL AER AI: индекс аэрозолей в УФ-диапазоне (офлайн)

OFFL/L3_AER_AI Этот набор данных содержит офлайн-изображения высокого разрешения с индексом аэрозолей в УФ-диапазоне (UVAI), также известным как индекс поглощающих аэрозолей (AAI). AAI рассчитывается на основе изменений рэлеевского рассеяния в ультрафиолетовом диапазоне для пары длин волн. Разница между наблюдаемым и смоделированным отражением приводит к …

COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_AER_AI, aai,aerosol,air-quality,atmosphere,copernicus,esa,eu,knmi,pollution,s5p,sentinel,tropomi,uvai

2018-07-04T13:34:21Z/2026-10-11T18:20:25Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

Sentinel-5P OFFL AER AI: Offline UV Aerosol Index Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.