Sentinel-5P OFFL CO: Offline Carbon Monoxide

COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CO
Доступность набора данных
2018-06-28T10:24:07Z–2026-10-21T16:50:57Z
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 высокого разрешения, показывающие концентрацию CO.

Оксид углерода (CO) – важный атмосферный газ, который позволяет понять химические процессы в тропосфере. В некоторых городских районах он является основным загрязнителем атмосферы. Основные источники CO – сжигание ископаемого топлива и биомассы, а также атмосферное окисление метана и других углеводородов. В то время как сжигание ископаемого топлива является основным источником CO в северных средних широтах, окисление изопрена и сжигание биомассы играют важную роль в тропиках. Прибор TROPOMI на спутнике Sentinel 5 Precursor (S5P) наблюдает за глобальным содержанием CO, используя измерения яркости Земли при ясном и облачном небе в спектральном диапазоне 2,3 мкм коротковолновой инфракрасной (SWIR) части солнечного спектра. Наблюдения TROPOMI при ясном небе позволяют получить данные об общем содержании CO с учетом чувствительности к пограничному слою тропосферы. Для облачной атмосферы чувствительность столбца меняется в зависимости от пути света. Подробнее…

Продукт OFFL L3

Чтобы создать продукты OFFL L3, мы находим области в пределах граничной рамки продукта с данными, используя следующую команду:

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 13 октября 2017 г. Европейским космическим агентством 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, полученные за один оборот спутника вокруг Земли (поскольку половина планеты находится в тени, это данные только для одного полушария).

Из-за шума в данных отрицательные значения вертикальных столбцов часто наблюдаются 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 Level 2 (L2) разбиты по времени, а не по широте/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, принимаются 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 контроля качества меньше:

  • 80% для AER_AI;
  • 75% для полосы tropospheric_NO2_column_number_density в NO2;
  • 50% для всех остальных наборов данных, кроме O3 и SO2.

Продукт O3_TCL принимается напрямую (без запуска 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 рассеяния.

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 на восток от севера.

sensor_zenith_angle deg 1* 66* 1113,2 метра

Зенитный угол спутника в местоположении пикселя на земле (WGS84); угол измеряется от вертикали.

solar_azimuth_angle deg -180* 180* 1113,2 метра

Азимутальный угол Солнца в местоположении пикселя на земле (WGS84); угол измеряется к востоку от севера.

solar_zenith_angle deg 9* 80* 1113,2 метра

Зенитный угол спутника в местоположении пикселя на земле (WGS84); угол измеряется от вертикали.

* Расчетное минимальное или максимальное значение.

Свойства изображения

Свойства изображения

Название Тип Описание
ALGORITHM_VERSION STRING

Версия алгоритма, используемая при обработке L2. Она не зависит от версии обработчика (фреймворка), поскольку у разных продуктов могут быть разные графики выпуска.

BUILD_DATE STRING

Дата создания ПО, используемого для обработки L2, в миллисекундах с 1 января 1970 года.

HARP_VERSION ПЕР

Версия инструмента HARP, используемого для преобразования данных L2 в продукт L3.

УЧРЕЖДЕНИЕ STRING

Учреждение, в котором выполнялась обработка данных от L1 до L2.

L3_PROCESSING_TIME ПЕР

Дата, выраженная в миллисекундах с 1 января 1970 года, когда Google обработал данные L2 в L3 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 в основном зависит от 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 L2, использованного для создания этого объекта.

PRODUCT_QUALITY STRING

Индикатор, указывающий, ухудшилось ли качество продукта. Допустимые значения: Degraded и Nominal.

ДАТЧИКИ STRING

Название датчика, который получил 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

Номер дня по юлианскому календарю, когда были получены данные.

TRACKING_ID STRING

UUID файла с товарами уровня 2.

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

Дополнительную 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