- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 2021-11-29T00:00:00Z–2026-04-10T00:00:00Z
- Nhà sản xuất tập dữ liệu
- Global Change Observation Mission (GCOM)
- Nhịp độ bước chân
- 1 ngày
- Thẻ
Mô tả
Sản phẩm này là nhiệt độ của bề mặt đất.
Đây là một tập dữ liệu đang được cập nhật với độ trễ từ 3 đến 4 ngày.
GCOM-C tiến hành quan sát và thu thập dữ liệu toàn cầu liên tục và dài hạn để làm sáng tỏ cơ chế đằng sau những biến động trong ngân sách bức xạ và chu trình cacbon cần thiết để đưa ra các dự đoán chính xác về tình trạng nhiệt độ tăng trong tương lai. Đồng thời, việc hợp tác với các tổ chức nghiên cứu có mô hình số về khí hậu sẽ giúp giảm thiểu sai sót trong dự đoán nhiệt độ tăng dựa trên mô hình số về khí hậu và cải thiện độ chính xác của dự đoán về nhiều thay đổi môi trường. SGLI được gắn trên GCOM-C là cảm biến kế thừa của Global Imager (GLI) được gắn trên ADEOS-II (MIDORI II) và là Máy đo bức xạ hình ảnh đo bức xạ từ vùng cận tia cực tím đến vùng hồng ngoại nhiệt (380 nm – 12 um) trong 19 kênh. Có thể quan sát toàn cầu một lần trong khoảng 2 ngày ở vĩ độ trung bình gần Nhật Bản bằng chiều rộng quan sát trên mặt đất lớn hơn 1.000 km. Ngoài ra,SGLI đạt được độ phân giải cao hơn so với cảm biến toàn cầu tương tự, đồng thời có chức năng quan sát phân cực và chức năng quan sát đa góc.
Băng tần
Băng tần
Kích thước pixel: 4638,3 mét (tất cả các băng tần)
| Tên | Đơn vị | Tối thiểu | Tối đa | Kích thước pixel | Mô tả | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
LST_AVE |
nghìn | 0* | 65531* | 4638,3 mét | Nhiệt độ của bề mặt đất. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
LST_QA_flag |
4638,3 mét | LST QA |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Thuộc tính hình ảnh
Thuộc tính hình ảnh
| Tên | Loại | Mô tả |
|---|---|---|
| ALGORITHM_VERSION | STRING | Phiên bản thuật toán |
| GRID_INTERVAL | STRING | Độ phân giải không gian |
| GRID_INTERVAL_UNIT | STRING | Đơn vị của GRID_INTERVAL |
| IMAGE_END_TIME | STRING | Thời gian kết thúc thu thập hình ảnh |
| IMAGE_START_TIME | STRING | Thời gian bắt đầu thu thập hình ảnh |
| PROCESSING_RESULT | STRING | Tốt, Khá, Kém, NG |
| PROCESSING_UT | STRING | Thời gian xử lý |
| PRODUCT_FILENAME | STRING | Tên tệp nguồn |
| PRODUCT_VERSION | STRING | Phiên bản sản phẩm |
| SATELLITE_DIRECTION | STRING | Hướng quỹ đạo vệ tinh
|
| LST_AVE_OFFSET | STRING | Bù trừ |
| LST_AVE_SLOPE | STRING | Độ dốc |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Bạn có thể sử dụng tập dữ liệu này miễn phí mà không có bất kỳ hạn chế nào (kể cả sử dụng cho mục đích thương mại). Bất kỳ ai muốn xuất bản kết quả phân tích hoặc sản phẩm dữ liệu giá trị gia tăng đều phải ghi nhận đúng cách dữ liệu G-Portal gốc, ví dụ: "Dữ liệu PR của Cơ quan Thám hiểm Hàng không Vũ trụ Nhật Bản". Đối với các sản phẩm dữ liệu giá trị gia tăng, vui lòng cho biết nguồn dữ liệu G-Portal gốc, ví dụ: "Dữ liệu gốc cho sản phẩm dữ liệu giá trị gia tăng này do Cơ quan Thám hiểm Hàng không Vũ trụ Nhật Bản cung cấp".
Hãy xem điều khoản dịch vụ của G-Portal (Điều 7) để biết thêm thông tin.
Trích dẫn
Moriyama, M. (Tháng 5 năm 2020). GCOM-C1/SGLI Land Surface Temperature Product Algorithm Theoretical Basis Document (Version 2). Lấy từ https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver2/V2ATBD_T4A_LST_Moriyama_r1.pdf
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LST/V3') .filterDate('2021-12-01', '2022-01-01') // 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');