Sentinel-5P OFFL CO: Offline Carbon Monoxide

COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CO
Доступность наборов данных
2018-06-28T10:24:07Z–2026-10-12T21:24:18Z
Поставщик набора данных
Фрагмент кода Earth Engine
ee.ImageCollection("COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CO")
Интервал повторного посещения
2 дня
Теги
air-quality atmosphere carbon-monoxide copernicus esa eu knmi pollution s5p sentinel sron tropomi

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.

* Расчетное минимальное или максимальное значение.

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 3.5x7 km2, кроме L2__O3__PR, где используется 28x21km2, и 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 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);

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_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
Открыть в редакторе кода