
- 資料集可用性
- 2018-01-01T00:00:00Z–2020-06-28T00:00:00Z
- 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
這項產品是陸地地表溫度。
這個資料集也提供較新版本 JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LST/V3,使用這個演算法進行處理。
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 | 單位 | 最小值 | 最大值 | 像素大小 | 說明 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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LST_AVE |
K | 0* | 65531* | 公尺 | 地表溫度。 |
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LST_QA_flag |
公尺 | LST 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
|
LST_AVE_OFFSET | STRING | 偏移 |
LST_AVE_SLOPE | STRING | 斜坡 |
使用條款
使用條款
這個資料集可免費用於任何用途 (包括商業用途),且不受任何限制。如要發布分析結果或加值資料產品,請適當註明原始 G-Portal 資料的來源,例如:「日本宇宙航空研究開發機構的 PR 資料」。如果是加值資料產品,請註明原始 G-Portal 資料的來源,例如 「這個值新增資料產品的原始資料是由日本宇宙航空研究開發機構提供。」
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引用內容
Moriyama, M. (2014 年 9 月)。GCOM-C1/SGLI Land Surface Temperature Product Algorithm Theoretical Basis Document (第 1 版)。資料來源:https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver1/LST-ATBD_2014.pdf
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var dataset = ee.ImageCollection('JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LST/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(0.02); var visualization = { bands: ['LST_AVE'], min: 250, max: 316, 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, 'Land Surface Temperature');