- Доступность наборов данных
- 2018-06-28T10:24:07Z–2026-10-12T21:24:18Z
- Поставщик набора данных
- Европейский союз/ESA/Copernicus
- Интервал повторного посещения
- 2 дня
- Теги
Описание
OFFL/L3_CO
Этот набор данных содержит офлайн-изображения с высоким разрешением, на которых показана концентрация CO.
Угарный газ (CO) – важный атмосферный микрокомпонент, который помогает понять химические процессы в тропосфере. В некоторых городах он является основным загрязнителем атмосферы. Основными источниками CO являются сжигание ископаемого топлива и биомассы, а также окисление метана и других углеводородов в атмосфере. В средних широтах Северного полушария основным источником CO является сжигание ископаемого топлива, а в тропиках важную роль играют окисление изопрена и сжигание биомассы. Прибор TROPOMI на спутнике Sentinel 5 Precursor (S5P) наблюдает за глобальным содержанием CO, используя измерения яркости Земли при ясном небе и облачности в спектральном диапазоне 2,3 мкм коротковолновой инфракрасной (SWIR) части солнечного спектра. Наблюдения TROPOMI при ясном небе позволяют получить данные об общем содержании CO в атмосфере, чувствительные к пограничному слою тропосферы. В облачной атмосфере чувствительность столбца меняется в зависимости от пути света. Подробнее…
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 'CO_column_number_density_validity>50;derive(datetime_stop {time})'
S5P_OFFL_L2__CO_____20181031T060643_20181031T074813_05432_01_010200_20181106T052542.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 'CO_column_number_density_validity>50;derive(datetime_stop {time});
bin_spatial(2001, 50.000000, 0.01, 2001, -120.000000, 0.01);
keep(CO_column_number_density,H2O_column_number_density,cloud_height,
sensor_altitude,sensor_azimuth_angle, sensor_zenith_angle,
solar_azimuth_angle,solar_zenith_angle)'
S5P_OFFL_L2__CO_____20181031T060643_20181031T074813_05432_01_010200_20181106T052542.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). Канал CH4 доступен только в режиме OFFL. Объекты NRTI охватывают меньшую территорию, чем объекты OFFL, но появляются быстрее после получения. Объекты OFFL содержат данные с одной орбиты (а поскольку половина Земли находится в тени, то 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 вертикальных столбцов с показателем 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 с сохранением одной сетки на орбиту (то есть агрегирование по продуктам не выполняется).
Исходные продукты, охватывающие антимеридиан, загружаются как два объекта Earth Engine с суффиксами _1 и _2.
Конвертация в L3 выполняется с помощью инструмента harpconvert с использованием операции bin_spatial. Исходные данные фильтруются, чтобы удалить пиксели со значениями контроля качества меньше:
- 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 |
|---|---|---|---|---|---|
CO_column_number_density |
моль/м² | -34,43* | 5,71* | 1113,2 метра | Вертикально интегрированная плотность столбца CO. |
H2O_column_number_density |
моль/м² | -2.18563e+07* | 78420* | 1113,2 метра | Столбец водяного пара. |
cloud_height |
м | -7516* | 5000* | 1113,2 метра | Высота слоя рассеивания. |
sensor_altitude |
м | 828542* | 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 | 1* | 66* | 1113,2 метра | Зенитный угол спутника в местоположении пикселя на земле (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 | 9* | 80* | 1113,2 метра | Зенитный угол спутника в местоположении пикселя на земле (WGS84); угол, измеренный от вертикали. |
Свойства изображения
Свойства изображения
| Название | Тип | Описание |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | STRING | Версия алгоритма, используемая при обработке на уровне 2. Она не зависит от версии обработчика (фреймворка), поскольку у разных продуктов могут быть разные графики выпуска. |
| BUILD_DATE | STRING | Дата, выраженная в миллисекундах с 1 января 1970 г., когда было создано программное обеспечение, используемое для обработки на уровне 2. |
| 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, в основном основанный на доступности 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 уровня 2, 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 получил данные. |
| SPATIAL_RESOLUTION | STRING | Пространственное разрешение в надире. Для большинства продуктов это |
| TIME_REFERENCE_DAYS_SINCE_1950 | ПЕР | Количество дней с 1 января 1950 г. до даты получения данных. |
| TIME_REFERENCE_JULIAN_DAY | DOUBLE | Номер дня по юлианскому календарю, 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_CO') .select('CO_column_number_density') .filterDate('2019-06-01', '2019-06-11'); var band_viz = { min: 0, max: 0.05, palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'] }; Map.addLayer(collection.mean(), band_viz, 'S5P CO'); Map.setCenter(-25.01, -4.28, 4);
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
collection = ( ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CO') .select('CO_column_number_density') .filterDate('2019-06-01', '2019-06-11') ) band_viz = { 'min': 0, 'max': 0.05, 'palette': ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'], } m = geemap.Map() m.add_layer(collection.mean(), band_viz, 'S5P CO') m.set_center(-25.01, -4.28, 4) m