- डेटासेट की उपलब्धता
- 2007-01-01T00:00:00Z–2009-11-26T23:59:59Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- टैग
ब्यौरा
इस डेटासेट में, ब्राज़ील का विज़ुअल इमेजरी बेसमैप शामिल है. इसका रिज़ॉल्यूशन 5 मीटर तक है. इसे मुख्य रूप से 2008 में कैप्चर किया गया था, ताकि ब्राज़ील के फ़ॉरेस्ट कोड को लागू करने में मदद मिल सके. इस मोज़ेक को SPOT 2, 4, और 5 सैटलाइट डेटा से बनाया गया है. यह 22 जुलाई, 2008 की समयसीमा के हिसाब से, एक जैसे इलाकों, स्थायी संरक्षण क्षेत्रों (एपीपी), और कानूनी रिज़र्व की पहचान करने के लिए, Landsat के विकल्प के तौर पर काम करता है. यह ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाला विकल्प है. डेटा की इंटिग्रिटी बनाए रखने के लिए, SPOT कवरेज में मौजूद अंतर को पारदर्शी मास्क से दिखाया जाता है.
Google ने यह बेस मैप क्यों बनाया
हालांकि, रॉ इमेज कलेक्शन भी उपलब्ध हैं (MS, MS_NC, PMS_NC, PAN देखें), लेकिन Google ने इस मोज़ेक को तैयार किया है, ताकि आपको इस्तेमाल करने के लिए एक बेहतरीन प्रॉडक्ट मिल सके. Google ने बड़े पैमाने पर रेडियोमेट्रिक और जियोमेट्रिक सुधार करके, अलग-अलग रॉ सैटलाइट इमेज को एक ही लेयर में बदल दिया. इससे SICAR (ब्राज़ील का ग्रामीण पर्यावरण रजिस्ट्री सिस्टम) जैसे ऐप्लिकेशन में, इमेज को तुरंत विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है.
भौगोलिक प्राथमिकता और कवरेज
पर्यावरण पर तुरंत असर डालने वाले बदलावों को ज़्यादा से ज़्यादा करने के लिए, इमेज चुनते समय इस बात को प्राथमिकता दी गई कि ग्रामीण पर्यावरण रजिस्ट्री (सीएआर) में रजिस्टर की गई निजी ज़मीन के लिए, ज़्यादा से ज़्यादा और हाई रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज उपलब्ध कराई जा सकें. खास तौर पर, अमेज़न बायोम और "आर्क ऑफ़ डिफ़ॉरेस्टेशन" में मौजूद पांच राज्यों - मारान्हो, माटो ग्रोसो, पारा, रोंडोनिया, और टोकैंटिंस - पर फ़ोकस किया गया. इन राज्यों में, औसतन 93% कवरेज है. ब्राज़ील में, पहले वर्शन में कवरेज का औसत 68% है. कवरेज में मौजूद अंतर को पारदर्शी मास्क से दिखाया गया है, ताकि डेटा की इंटिग्रिटी बनी रहे. ऐसा उन जगहों पर किया गया है जहां 2008 के समय की अच्छी क्वालिटी वाली इमेज उपलब्ध नहीं थीं.
प्रोसेस करने का तरीका
प्रोसेसिंग के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया काम करने के तरीके की गाइड देखें. इसमें यह जानकारी शामिल है:
- रेडियोमेट्रिक कैलिब्रेशन: रॉ डिजिटल नंबर को टीओए रिफ़्लेक्टेंस में बदला गया. इसके लिए, बैंड के हिसाब से फ़िज़िकल गेन और बायस मेटाडेटा का इस्तेमाल किया गया. साथ ही, सोलर इरेडिएशन और पृथ्वी-सूर्य की दूरी के हिसाब से नॉर्मलाइज़ किया गया.
- रेडियोमेट्रिक नॉर्मलाइज़ेशन: अलग-अलग इमेज के रेडियोमेट्रिक डेटा में अंतर को कम करने के लिए, पिक्सल वैल्यू को हिस्टोग्राम मैचिंग के ज़रिए, Landsat 2008 के मोज़ेक टारगेट के हिसाब से अडजस्ट किया गया था.
- किनारों को बेहतर बनाना: Google ने इमेज मास्क पर 2.5 पिक्सल का फ़ोकल मिनिमम इरोशन लागू किया है, ताकि सोर्स डेटा में मौजूद लॉस कंप्रेस किए गए आर्टफ़ैक्ट को हटाया जा सके.
- बादलों को छिपाना: सर्वेयर को ट्रेनिंग दी गई है. वे बादलों और परछाइयों के आस-पास मैन्युअल तरीके से पॉलीगॉन बनाते हैं. इन पॉलीगॉन को मास्क में बदल दिया जाता है, ताकि कंपोज़िट में सिर्फ़ सबसे काम के पिक्सल शामिल किए जा सकें.
- रजिस्ट्रेशन में हुई गड़बड़ी को अपने-आप ठीक करना: कुछ सीन को
ee.Image.registerएल्गोरिदम का इस्तेमाल करके, 2008 के Landsat रेफ़रंस कंपोज़िट के साथ कोरजिस्टर किया गया था. - कंपोज़िशन: फ़ाइनल मोज़ेक में, सबसे ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले पिक्सल को प्राथमिकता दी जाती है. इसमें SPOT 4 और 2 के ऊपर SPOT 5 की इमेज (10 मीटर) को लेयर किया जाता है.
सीमाएं और आम तौर पर होने वाली समस्याएं
- स्पेशल कवरेज: कुछ जगहों पर इमेज मौजूद नहीं हैं. ऐसा इसलिए है, क्योंकि वहां 2008 के समय के प्रोजेक्ट की समयसीमा (2007–2009), बादल के कवरेज की थ्रेशोल्ड वैल्यू या क्वालिटी स्टैंडर्ड के मुताबिक इमेज नहीं मिली.
- नेटिव रिज़ॉल्यूशन में अंतर: सोर्स इमेज के अलग-अलग नॉमिनल रिज़ॉल्यूशन के बीच की सीमाएं दिख सकती हैं. ऐसा इसलिए, क्योंकि प्रोसेसिंग के दौरान सबसे नज़दीकी पिक्सल के आधार पर रीसैंपलिंग की गई थी..
- कुछ जगहों पर अलाइनमेंट में गड़बड़ी: कुछ जगहों पर, खास तौर पर पहाड़ी इलाकों या घने जंगलों में, अलाइनमेंट में गड़बड़ी हो सकती है.
- बादल और वायुमंडल से जुड़ी गड़बड़ियां: मैन्युअल तरीके से बादलों को मास्क करने की प्रोसेस पूरी नहीं होती है. इसलिए, उपयोगकर्ताओं को कभी-कभी कुछ गड़बड़ियां दिख सकती हैं. जैसे, पतले सिरस के बादल या छोटे बादलों की छाया.
- रेडियोमेट्रिक इनकंसिस्टेंसी: आस-पास की इमेज के बीच स्पेक्ट्रल वैरिएशन बना रहता है. इससे स्पेक्ट्रल वैरिएशन बढ़ सकता है और मशीन लर्निंग इन्फ़ेरेंस के दौरान क्लास सेपरेशन की सटीक जानकारी कम हो सकती है.
- स्पेक्ट्रल सैचुरेशन: बहुत ज़्यादा रोशनी वाले हिस्सों में, पिक्सल सेंसर की ज़्यादा से ज़्यादा पहचान करने की सीमा तक पहुंच सकते हैं. इससे टेक्सचर और बारीकियों में कमी आ सकती है.
डेटा का ऐक्सेस
इस डेटासेट को ऐक्सेस करने के लिए, कृपया अनुरोध फ़ॉर्म भरें.
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 5 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
R |
0 | 255 | 5 मीटर | लाल रंग का रिफ़्लेक्टेंस |
|
G |
0 | 255 | 5 मीटर | ग्रीन रिफ़्लेक्टेंस |
|
B |
0 | 255 | 5 मीटर | SPOT 2, 4, और 5 के लिए, नीले रंग के रेफ़्लेक्टेंस से स्यूडो-नैचुरल कलर प्रॉडक्ट का सिंथेटिक नीला चैनल दिखता है |
|
date |
सेकंड | 5 मीटर | ऑब्ज़र्वेशन की तारीख, Epoch के बाद के सेकंड के तौर पर |
||
scale |
5 मीटर | सोर्स इमेज का पिक्सल साइज़ (तरीका देखें) |
|||
satellite |
2 | 5 | 5 मीटर | सोर्स सैटलाइट (SPOT 2, 4 या 5) |
|
coregistered |
0 | 1 | 5 मीटर | बूलियन: अगर गलत रजिस्ट्रेशन को अपने-आप ठीक करने की सुविधा लागू की गई थी, तो 1 (तरीका देखें) |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
इस डेटासेट का इस्तेमाल, Brazil Forest Imagery Dataset 2008 के लाइसेंस समझौते के तहत किया जाता है. साथ ही, इसके लिए यह एट्रिब्यूशन देना ज़रूरी है:
“Google LLC, Brazil Forest Imagery Dataset 2008, जिसे CNES के Spot World Heritage Programme से मिली, 2008 की SPOT इमेज से बनाया गया है.”
इसमें SPOT सैटलाइट से ली गई इमेज को बदलाव करके शामिल किया गया है. ये इमेज, CNES SPOT World Heritage Programme (https://regards.cnes.fr/html/swh/Home-swh3.html) की ओर से उपलब्ध कराई गई हैं.
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (JavaScript)
var visual2008 = ee.Image("GOOGLE/BRAZIL_FOREST_2008/V1/VISUAL"); // Define visualization parameters var visParams = { bands: ['R', 'G', 'B'], min: 0, max: 255 }; // Center the map on a high-priority conservation area in Brazil Map.setCenter(-55.0, -10.0, 6); // Add the 2008 imagery. Gaps will appear transparent, // showing the Map's default satellite background. Map.addLayer(visual2008, visParams, 'Brazil Forest Code 2008 (Visual)');