- 数据集可用性
- 2018-01-01T00:00:00Z–2021-11-28T00:00:00Z
- 数据集提供商
- 全球变化观测任务 (GCOM)
- 频率
- 1 天
- 标签
说明
此产品是指单位地面面积的单侧绿叶面积之和。
对于 2021 年 11 月 28 日之后的数据，请参阅V3 数据集。
GCOM-C 会进行长期持续的全球观测和数据收集，以阐明辐射收支和碳循环波动背后的机制，从而准确预测未来的气温上升。与此同时，通过与拥有气候数值模型的研究机构合作，有助于减少气候数值模型得出的升温预测中的误差，并提高各种环境变化预测的准确性。安装在 GCOM-C 上的 SGLI 是安装在 ADEOS-II (MIDORI II) 上的全球成像仪 (GLI) 的后继传感器，是一种成像辐射计，可在 19 个通道中测量近紫外到热红外区域 (380 nm-12 um) 的辐射。通过地面上超过 1,000 公里的观测宽度，可以在日本附近的中纬度地区实现大约每两天一次的全球观测。此外，SGLI 还实现了比同类全球传感器更高的分辨率，并具有偏振观测功能和多角度观测功能。
频段
像素大小
4638.3 米
频段
| 名称 | 最小值 | 最大值 | 像素尺寸 | 说明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
LAI_AVE |
0* | 65531* | 米 | 单位地面面积的单侧绿叶面积之和。 |
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LAI_QA_flag |
米 | LAI QA |
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图片属性
图片属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | STRING | 算法版本 |
| GRID_INTERVAL | STRING | 空间分辨率 |
| GRID_INTERVAL_UNIT | STRING | GRID_INTERVAL 的单位 |
| IMAGE_END_TIME | STRING | 图片采集结束时间 |
| IMAGE_START_TIME | STRING | 图片采集开始时间 |
| PROCESSING_RESULT | STRING | 良好、一般、差、NG |
| PROCESSING_UT | STRING | 处理时间 |
| PRODUCT_FILENAME | STRING | 源文件名 |
| PRODUCT_VERSION | STRING | 产品版本 |
| SATELLITE_DIRECTION | STRING | 卫星轨道方向
|
| LAI_AVE_OFFSET | STRING | 偏移值 |
| LAI_AVE_SLOPE | STRING | 斜坡 |
使用条款
使用条款
此数据集可免费使用，没有任何限制（包括商业用途）。任何希望发布分析结果或增值数据产品的人员都应正确注明原始 G-Portal 数据的出处，例如：“日本宇宙航空研究开发机构提供的 PR 数据”。对于增值数据产品，请注明原始 G-Portal 数据的提供方，例如“此值添加数据产品的原始数据由日本宇宙航空研究开发机构提供。”
如需了解详情，请参阅 G-Portal 的服务条款（第 7 条）。
引用
Kobayashi, T.、Ono, Y.、Kobayashi, H.、Yang, W. （6 月。2020 年）。GCOM-C/SGLI 叶面积指数 (LAI)/ 吸收的光合有效辐射 (fAPAR) 产品算法理论基础文档（版本 2）。检索自 https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver2/V2ATBD_T2B_LAI_Kobayashi_r1.pdf
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代码编辑器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LAI/V2') .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');