
- ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
- 2018-01-01T00:00:00Z–2020-06-28T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- গ্লোবাল চেঞ্জ অবজারভেশন মিশন (GCOM)
- ক্যাডেন্স
- ১ দিন
- ট্যাগ
বর্ণনা
এই গুণফলটি হলো প্রতি একক ভূমিক্ষেত্রে এক পাশের সবুজ পাতার ক্ষেত্রফলের সমষ্টি।
এই ডেটাসেটটির জন্য JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LAI/V3 নামে একটি নতুন সংস্করণও উপলব্ধ আছে, যা প্রক্রিয়াকরণের জন্য এই অ্যালগরিদমটি ব্যবহার করে।
ভবিষ্যতের তাপমাত্রা বৃদ্ধির সঠিক অনুমান করার জন্য প্রয়োজনীয় বিকিরণ বাজেট এবং কার্বন চক্রের ওঠানামার পিছনের প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করার জন্য GCOM-C দীর্ঘমেয়াদী এবং ক্রমাগত বিশ্বব্যাপী পর্যবেক্ষণ এবং তথ্য সংগ্রহ পরিচালনা করে। একই সাথে, জলবায়ু সংখ্যাসূচক মডেলযুক্ত গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলির সাথে সহযোগিতা করে, এটি জলবায়ু সংখ্যাসূচক মডেল থেকে প্রাপ্ত তাপমাত্রা বৃদ্ধির পূর্বাভাসে ত্রুটি হ্রাস করতে এবং বিভিন্ন পরিবেশগত পরিবর্তনের পূর্বাভাসের নির্ভুলতা উন্নত করতে অবদান রাখে। GCOM-C-তে মাউন্ট করা SGLI হল ADEOS-II (MIDORI II)-তে মাউন্ট করা গ্লোবাল ইমেজার (GLI) এর সাকসেসেশন সেন্সর এবং এটি ইমেজিং রেডিওমিটার যা 19টি চ্যানেলে নিকট-অতিবেগুনী থেকে তাপীয় ইনফ্রারেড অঞ্চলে (380 nm-12 um) বিকিরণ পরিমাপ করে। জাপানের কাছাকাছি মধ্য-অক্ষাংশে 1,000 কিলোমিটারের বেশি ভূমিতে পর্যবেক্ষণ প্রস্থ দ্বারা প্রায় প্রতি দুই দিনের জন্য একবার বিশ্বব্যাপী পর্যবেক্ষণ সম্ভব। এছাড়াও, SGLI একই ধরণের বিশ্বব্যাপী সেন্সরের চেয়ে উচ্চ রেজোলিউশন উপলব্ধি করে এবং এর একটি পোলারাইজড পর্যবেক্ষণ ফাংশন এবং একটি বহু-কোণ পর্যবেক্ষণ ফাংশন রয়েছে।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৪৬৩৮.৩ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | মিনিট | ম্যাক্স | পিক্সেল আকার | বর্ণনা | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
LAI_AVE | ০* | ৬৫৫৩১* | ৪৬৩৮.৩ মিটার | প্রতি একক ভূমি এলাকায় এক পাশের সবুজ পাতার ক্ষেত্রফলের সমষ্টি। | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
LAI_QA_flag | ৪৬৩৮.৩ মিটার | এলএআই কিউএ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ছবির বৈশিষ্ট্য
ছবির বৈশিষ্ট্য
| নাম | প্রকার | বর্ণনা |
|---|---|---|
| অ্যালগরিদম_সংস্করণ | স্ট্রিং | অ্যালগরিদম সংস্করণ |
| গ্রিড_ইন্টারভাল | স্ট্রিং | স্থানিক রেজোলিউশন |
| গ্রিড_ইন্টারভাল_ইউনিট | স্ট্রিং | GRID_INTERVAL এর একক |
| ছবির শেষ সময় | স্ট্রিং | ছবি অধিগ্রহণের শেষ সময় |
| IMAGE_START_TIME | স্ট্রিং | ছবি অর্জন শুরুর সময় |
| প্রক্রিয়াকরণের ফলাফল | স্ট্রিং | ভালো, ন্যায্য, দরিদ্র, এনজি |
| প্রক্রিয়াজাতকরণ_ইউটি | স্ট্রিং | প্রক্রিয়াকরণের সময় |
| PRODUCT_FILEনাম | স্ট্রিং | উৎস ফাইলের নাম |
| পণ্যের সংস্করণ | স্ট্রিং | পণ্যের সংস্করণ |
| স্যাটেলাইট_ডিরেক্টশন | স্ট্রিং | স্যাটেলাইট কক্ষপথের দিকনির্দেশনা
|
| LAI_AVE_OFFSET | স্ট্রিং | অফসেট |
| LAI_AVE_SLOPE | স্ট্রিং | ঢাল |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
এই ডেটাসেটটি কোনো বিধিনিষেধ ছাড়াই বিনামূল্যে ব্যবহার করা যাবে (বাণিজ্যিক ব্যবহার সহ)। যারা বিশ্লেষণ করা ফলাফল বা ভ্যালু অ্যাডেড ডেটা প্রোডাক্ট প্রকাশ করতে চান, তাদের মূল জি-পোর্টাল ডেটার যথাযথ স্বীকৃতি প্রদান করতে হবে, যেমন, "পিআর ডেটা বাই জাপান অ্যারোস্পেস এক্সপ্লোরেশন এজেন্সি"। ভ্যালু অ্যাডেড ডেটা প্রোডাক্টের ক্ষেত্রে, অনুগ্রহ করে মূল জি-পোর্টাল ডেটার স্বীকৃতির কথা উল্লেখ করুন, যেমন, "এই ভ্যালু অ্যাডেড ডেটা প্রোডাক্টের জন্য মূল ডেটা জাপান অ্যারোস্পেস এক্সপ্লোরেশন এজেন্সি সরবরাহ করেছে।"
অতিরিক্ত তথ্যের জন্য জি-পোর্টালের পরিষেবার শর্তাবলী (ধারা ৭) দেখুন।
উদ্ধৃতি
ওনো, ওয়াই. (নভেম্বর ২০১১)। GCOM-C1 / SGLI LAI প্রোডাক্ট অ্যালগরিদম তাত্ত্বিক ভিত্তি নথি (সংস্করণ ১)। https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver1/Ono_Y_ATBD.pdf থেকে সংগৃহীত।
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var dataset = ee.ImageCollection('JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LAI/V1') .filterDate('2020-01-01', '2020-02-01') // filter to daytime data only .filter(ee.Filter.eq('SATELLITE_DIRECTION', 'D')); // Multiply with slope coefficient var dataset = dataset.mean().multiply(0.001); var visualization = { bands: ['LAI_AVE'], min: -7, max: 7, palette: [ '040274','040281','0502a3','0502b8','0502ce','0502e6', '0602ff','235cb1','307ef3','269db1','30c8e2','32d3ef', '3be285','3ff38f','86e26f','3ae237','b5e22e','d6e21f', 'fff705','ffd611','ffb613','ff8b13','ff6e08','ff500d', 'ff0000','de0101','c21301','a71001','911003', ] }; Map.setCenter(128.45, 33.33, 5); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Leaf Area Index');