- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2018-01-01T00:00:00Z–2020-06-28T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রোডিউসার
- গ্লোবাল চেঞ্জ অবজারভেশন মিশন (GCOM)
- ক্যাডেন্স
- ১ দিন
- ট্যাগ
বিবরণ
এই প্রোডাক্ট হল প্রতি ইউনিট গ্রাউন্ড এরিয়া পিছু এক-পার্শ্বীয় সবুজ পাতার ক্ষেত্রফলের সমষ্টি।
এই ডেটাসেটের জন্য একটি নতুন ভার্সন JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LAI/V3 উপলভ্য আছে যা প্রসেস করার জন্য এই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
GCOM-C দীর্ঘমেয়াদী ও নিরবচ্ছিন্নভাবে বিশ্বব্যাপী পর্যবেক্ষণ ও ডেটা সংগ্রহ করে যাতে রেডিয়েশন বাজেট ও কার্বন চক্রের পরিবর্তনের পিছনে থাকা মেকানিজমকে ব্যাখ্যা করা যায়। ভবিষ্যতে তাপমাত্রা বৃদ্ধির বিষয়ে সঠিক পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এটি প্রয়োজন। একই সাথে, জলবায়ু সংখ্যাগত মডেল আছে এমন গবেষণা প্রতিষ্ঠানের সাথে সহযোগিতা করে, এটি জলবায়ু সংখ্যাগত মডেল থেকে প্রাপ্ত তাপমাত্রা বৃদ্ধির পূর্বাভাসে ত্রুটি কমাতে 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 সাকসেশন সেন্সর এবং এটি হল ইমেজিং রেডিওমিটার যা ১৯টি চ্যানেলে নিয়ার-আল্ট্রাভায়োলেট থেকে থার্মাল ইনফ্রারেড অঞ্চল (৩৮০ ন্যানোমিটার-১২ মাইক্রোমিটার) পর্যন্ত রেডিয়েশন পরিমাপ করে। জাপানের কাছাকাছি মধ্য-অক্ষাংশে, ১,০০০ কিলোমিটারের বেশি গ্রাউন্ড অবজারভেশন প্রস্থের মাধ্যমে, প্রায় প্রতি দুই দিনে একবার বিশ্বব্যাপী পর্যবেক্ষণ করা সম্ভব। এছাড়াও, SGLI অনুরূপ গ্লোবাল সেন্সরের চেয়ে হাই রেজোলিউশন উপলব্ধি করে এবং এতে একটি পোলারাইজড অবজারভেশন ফাংশন এবং একটি মাল্টি-অ্যাঙ্গেল অবজারভেশন ফাংশন রয়েছে।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৪৬৩৮.৩ মিটার (সব ব্যান্ড)
| নাম | ন্যূনতম | সর্বাধিক | পিক্সেলের সাইজ | বিবরণ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
LAI_AVE |
০* | 65531* | ৪৬৩৮.৩ মিটার | প্রতি ইউনিট গ্রাউন্ড এরিয়া পিছু এক-পার্শ্বীয় সবুজ পাতার ক্ষেত্রফলের যোগফল। |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
LAI_QA_flag |
৪৬৩৮.৩ মিটার | LAI QA |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ছবির প্রপার্টি
ছবির প্রপার্টি
| নাম | ধরন | বিবরণ |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | STRING | অ্যালগরিদম ভার্সন |
| GRID_INTERVAL | STRING | স্পেশিয়াল রেজোলিউশন |
| GRID_INTERVAL_UNIT | STRING | GRID_INTERVAL-এর ইউনিট |
| IMAGE_END_TIME | STRING | ছবি তোলার শেষ সময় |
| IMAGE_START_TIME | STRING | ছবি তোলার শুরুর সময় |
| PROCESSING_RESULT | STRING | ভাল, মোটামুটি, খারাপ, NG |
| PROCESSING_UT | STRING | প্রসেসিংয়ের সময় |
| PRODUCT_FILENAME | STRING | সোর্স ফাইলের নাম |
| PRODUCT_VERSION | STRING | প্রোডাক্ট ভার্সন |
| SATELLITE_DIRECTION | STRING | স্যাটেলাইটের কক্ষপথের দিক
|
| LAI_AVE_OFFSET | STRING | অফসেট |
| LAI_AVE_SLOPE | STRING | ঢাল |
ব্যবহারের শর্তাদি
ব্যবহারের শর্তাবলী
এই ডেটাসেট কোনও বিধিনিষেধ ছাড়াই (বাণিজ্যিক ব্যবহার সহ) ফ্রিতে ব্যবহার করা যাবে। বিশ্লেষণ করা ফলাফল বা ভ্যালু অ্যাডেড ডেটা প্রোডাক্ট প্রকাশ করতে চাইলে, G-Portal ডেটার আসল সোর্সকে যথাযথ ক্রেডিট দিতে হবে, যেমন, "জাপান অ্যারোস্পেস এক্সপ্লোরেশন এজেন্সির PR ডেটা"। ভ্যালু অ্যাডেড ডেটা প্রোডাক্টের জন্য, মূল G-Portal ডেটার ক্রেডিট উল্লেখ করুন, যেমন, "এই ভ্যালু অ্যাডেড ডেটা প্রোডাক্টের জন্য মূল ডেটা Japan Aerospace Exploration Agency-এর তরফ থেকে প্রদান করা হয়েছে।"
আরও তথ্যের জন্য G-Portal-এর পরিষেবার শর্তাবলী (অনুচ্ছেদ ৭) দেখুন।
উদ্ধৃতি
Ono, Y. (নভেম্বর, ২০১১). GCOM-C1 / SGLI LAI প্রোডাক্ট অ্যালগরিদম থিওরিটিক্যাল বেসিস ডকুমেন্ট (ভার্সন ১)। https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver1/Ono_Y_ATBD.pdf থেকে পাওয়া গেছে
Earth Engine-এর সাহায্যে এক্সপ্লোর 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');