- 데이터 세트 제공
- 2000-11-01T00:00:00Z–2026-10-15T00:00:00Z
- 데이터 세트 출처
- NASA / LANCE / EOSDIS
- 주기
- 1일
- 태그
설명
Earth Engine 버전의 FIRMS (Fire Information for Resource Management System) 데이터 세트에는 래스터화된 형식의 LANCE 화재 감지 제품이 포함되어 있습니다. 거의 실시간 (NRT) 활성 화재 위치는 표준 MODIS MOD14/MYD14 화재 및 열 이상 제품을 사용하여 LANCE에서 처리됩니다. 각 활성 화재 위치는 알고리즘에 의해 픽셀 내에 하나 이상의 화재가 포함된 것으로 플래그가 지정된 1km 픽셀의 중심을 나타냅니다. 데이터는 다음과 같이 래스터화됩니다. 각 FIRMS 활성 화재 지점에 대해 1km 경계 상자 (BB)가 정의됩니다. FIRMS BB와 교차하는 MODIS 정현파 투영의 픽셀이 식별됩니다. 여러 FIRMS BB가 동일한 픽셀과 교차하는 경우 신뢰도가 더 높은 BB가 유지됩니다. 동점인 경우 더 밝은 BB가 유지됩니다.
거의 실시간 데이터 세트의 데이터는 과학적 품질로 간주되지 않습니다.
자세한 내용은 여기에서 확인하세요.
참고: NOAA20 및 SUOMI의 VIIRS FIRMS 데이터 세트도 사용할 수 있습니다.
대역
대역
픽셀 크기: 1,000미터 (모든 대역)
| 이름 | 단위 | 민 | 최대 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|---|---|
T21 |
K | 300* | 509.29* | 1,000미터 | MODIS 채널 21/22를 사용하는 화재 픽셀의 밝기 온도입니다. |
confidence |
% | 0 | 100 | 1,000미터 | 사용자가 개별 활성 화재 픽셀의 품질을 측정하는 데 도움이 되는 감지 신뢰도입니다. 신뢰도 추정치는 화재 마스크 내의 모든 화재 픽셀에 대해 0% 에서 100% 사이입니다. 신뢰도 필드는 주의해서 사용해야 합니다. 전 세계 여러 지역에서 의미가 다를 수 있습니다. |
line_number |
1* | 35302* | 1,000미터 | 픽셀이 가져온 FIRMS CSV 파일의 줄 번호입니다. |
이용약관
이용약관
NASA는 연구 및 응용 커뮤니티, 민간 산업, 학계, 일반 대중과 모든 데이터를 완전하고 공개적으로 공유하도록 장려합니다. NASA 데이터 및 정보 정책을 읽어보세요.
EOS (LANCE)용 육지, 대기 거의 실시간 기능/자원 관리 시스템용 화재 정보 (FIRMS) 데이터를 서드 파티에 제공하는 경우 LANCE 인용, 감사의 말, 면책 조항 사이트의 가이드라인을 따르고 면책 조항에 대한 링크를 복제하거나 제공하세요.
인용
MODIS Collection 6 NRT 핫스팟 / 활성 화재 감지 MCD14DL. 온라인에서 사용 가능: https://earthdata.nasa.gov/firms. doi:10.5067/FIRMS/MODIS/MCD14DL.NRT.006
Earth Engine으로 탐색
코드 편집기(JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('FIRMS').filter( ee.Filter.date('2018-08-01', '2018-08-10')); var fires = dataset.select('T21'); var firesVis = { min: 325.0, max: 400.0, palette: ['red', 'orange', 'yellow'], }; Map.setCenter(-119.086, 47.295, 6); Map.addLayer(fires, firesVis, 'Fires');
import ee import geemap.core as geemap
Colab(Python)
dataset = ee.ImageCollection('FIRMS').filter( ee.Filter.date('2018-08-01', '2018-08-10') ) fires = dataset.select('T21') fires_vis = {'min': 325.0, 'max': 400.0, 'palette': ['red', 'orange', 'yellow']} m = geemap.Map() m.set_center(-119.086, 47.295, 6) m.add_layer(fires, fires_vis, 'Fires') m