- 資料集可用性
- 2018-01-01T00:00:00Z–2021-11-28T00:00:00Z
- 資料集來源
- 全球變化觀測任務 (GCOM)
- 行銷系列活動
- 1 天
- 標記
說明
這項產品是每單位地面面積的單面綠葉面積總和。
如要查看 2021 年 11 月 28 日後的資料，請參閱V3 資料集。
GCOM-C 會長期持續進行全球觀測和資料收集，以闡明輻射預算和碳循環波動背後的機制，進而準確預測未來的升溫情況。同時，我們也與擁有氣候數值模型的學術機構合作，有助於減少氣候數值模型推導出的升溫預測錯誤，並提高各種環境變遷預測的準確度。SGLI 是安裝在 GCOM-C 上的後繼感應器，前身是安裝在 ADEOS-II (MIDORI II) 上的全球成像儀 (GLI)，也是成像輻射計，可測量近紫外線到熱紅外線區域 (380 nm-12 um) 的輻射，共有 19 個通道。地面觀測寬度超過 1,000 公里，因此在日本附近的中緯度地區，大約每兩天就能進行一次全球觀測。此外，SGLI 的解析度比類似的全球感應器更高，且具備偏振觀測功能和多角度觀測功能。
頻帶
Pixel 大小
4638.3 公尺
頻帶
| 名稱 | 最小值 | 最大值 | 像素大小 | 說明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
LAI_AVE |
0* | 65531* | 公尺 | 單位地面面積的單面綠葉面積總和。 |
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LAI_QA_flag |
公尺 | LAI QA |
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圖片屬性
圖片屬性
| 名稱 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | STRING | 演算法版本 |
| GRID_INTERVAL | STRING | 空間解析度 |
| GRID_INTERVAL_UNIT | STRING | GRID_INTERVAL 的單位 |
| IMAGE_END_TIME | STRING | 影像擷取結束時間 |
| IMAGE_START_TIME | STRING | 影像擷取開始時間 |
| PROCESSING_RESULT | STRING | 良好、尚可、不佳、NG |
| PROCESSING_UT | STRING | 處理時 |
| PRODUCT_FILENAME | STRING | 來源檔案名稱 |
| PRODUCT_VERSION | STRING | 產品版本 |
| SATELLITE_DIRECTION | STRING | 衛星軌道方向
|
| LAI_AVE_OFFSET | STRING | 偏移 |
| LAI_AVE_SLOPE | STRING | 斜坡 |
使用條款
使用條款
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引用內容
Kobayashi, T.、Ono, Y.、Kobayashi, H.、Yang, W. (6 月 2020)。GCOM-C/SGLI 葉面積指數 (LAI)/ 吸收光合作用有效輻射 (fAPAR) 產品演算法理論基礎文件 (第 2 版)。擷取自 https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver2/V2ATBD_T2B_LAI_Kobayashi_r1.pdf
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程式碼編輯器 (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');