GEDI L4A Raster Aboveground Biomass Density, Version 2.1

डेटासेट की उपलब्धता

2019-03-25T00:00:00Z–2025-03-01T08:00:00Z

डेटासेट प्रोड्यूसर

Rasterization: Google and USFS Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology (LARSE)

डेटासेट प्रोसेसर

NASA GEDI मिशन, USGS LP DAAC के ज़रिए ऐक्सेस किया गया

Earth Engine का स्निपेट

ee.ImageCollection("LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY")

टैग

elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover usgs

ब्यौरा

इस डेटासेट में, ग्लोबल इकोसिस्टम डाइनैमिक्स इन्वेस्टिगेशन (GEDI) के लेवल 4A (L4A) के वर्शन 2 के पूर्वानुमान शामिल हैं. इनमें ज़मीन के ऊपर मौजूद बायोमास डेंसिटी (AGBD; Mg/ha में) और हर सैंपल किए गए, जियोलोकेट किए गए लेज़र फ़ुटप्रिंट में पूर्वानुमान के स्टैंडर्ड एरर के अनुमान शामिल हैं. इस वर्शन में, ग्रेन्यूल सब-ऑर्बिट में हैं. कई क्षेत्रों और पौधों के फ़ंक्शनल टाइप (पीएफ़टी) से एजीबीडी के फ़ील्ड अनुमानों से जुड़े सिम्युलेटेड वेवफ़ॉर्म से ऊंचाई की मेट्रिक को कंपाइल किया गया था. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि दुनिया के क्षेत्रों और पीएफ़टी के कॉम्बिनेशन को दिखाने वाले मॉडल के लिए कैलिब्रेशन डेटासेट जनरेट किया जा सके. जैसे, पर्णपाती चौड़ी पत्ती वाले पेड़, सदाबहार चौड़ी पत्ती वाले पेड़, सदाबहार सुई जैसी पत्ती वाले पेड़, पर्णपाती सुई जैसी पत्ती वाले पेड़, और घास के मैदान, झाड़ियों, और वुडलैंड का कॉम्बिनेशन. GEDI02_A वर्शन 2 के लिए इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम सेटिंग ग्रुप के चुनाव में, दक्षिण अमेरिका में सदाबहार चौड़ी पत्ती वाले पेड़ों के लिए बदलाव किया गया है. ऐसा इसलिए किया गया है, ताकि सबसे कम मोड के तौर पर ज़मीन से ऊपर की ऊंचाई के वेवफ़ॉर्म मोड को चुनने की वजह से होने वाली फ़ॉल्स पॉज़िटिव गड़बड़ियों को कम किया जा सके. LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY डेटासेट, GEDI04_A प्रॉडक्ट का रास्टर वर्शन है. रास्टर इमेज को हर महीने की कंपोज़िट इमेज के तौर पर व्यवस्थित किया जाता है. ये इमेज, उस महीने की अलग-अलग ऑर्बिट की होती हैं.

ज़्यादा जानकारी के लिए, उपयोगकर्ता गाइड देखें.

Global Ecosystem Dynamics Investigation GEDI मिशन का मकसद, इकोसिस्टम के स्ट्रक्चर और डाइनैमिक को समझना है. इससे पृथ्वी के कार्बन चक्र और जैव विविधता को बेहतर तरीके से समझा जा सकेगा और उनका आकलन किया जा सकेगा. अंतरराष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन (आईएसएस) से जुड़ा GEDI इंस्ट्रूमेंट, दुनिया भर में 51.6° उत्तर और 51.6° दक्षिण अक्षांश के बीच डेटा इकट्ठा करता है. यह पृथ्वी की 3D संरचना का सबसे ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन और सबसे ज़्यादा सैंपलिंग वाला डेटा होता है. GEDI इंस्ट्रूमेंट में तीन लेज़र होते हैं. इनसे कुल आठ बीम ग्राउंड ट्रांससेक्ट मिलते हैं. ये बीम, करीब 60 मीटर की दूरी पर एक-दूसरे के साथ-साथ होते हैं और एक साथ आठ ~25 मीटर फ़ुटप्रिंट का सैंपल लेते हैं.

प्रॉडक्ट	ब्यौरा
L2A वेक्टर	LARSE/GEDI/GEDI02_A_002
L2A का हर महीने का रास्टर	LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_MONTHLY
L2A टेबल इंडेक्स	LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_INDEX
L2B वेक्टर	LARSE/GEDI/GEDI02_B_002
L2B का हर महीने का रास्टर	LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_MONTHLY
L2B टेबल इंडेक्स	LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_INDEX
L4A बायोमास वेक्टर	LARSE/GEDI/GEDI04_A_002
L4A का हर महीने का रास्टर	LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY
L4A टेबल इंडेक्स	LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_INDEX
L4B बायोमास	LARSE/GEDI/GEDI04_B_002

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 25 मीटर (सभी बैंड)

नाम	इकाई	पिक्सल का साइज़	ब्यौरा
agbd	Mg/ha	25 मीटर	ज़मीन के ऊपर मौजूद बायोमास की अनुमानित डेंसिटी
agbd_pi_lower	Mg/ha	25 मीटर	अनुमान के इंटरवल की निचली सीमा (लेवल के लिए "ऐल्फ़ा" एट्रिब्यूट देखें)
agbd_pi_upper	Mg/ha	25 मीटर	अनुमान के इंटरवल की ऊपरी सीमा (लेवल के लिए "ऐल्फ़ा" एट्रिब्यूट देखें)
agbd_se	Mg/ha	25 मीटर	ज़मीन के ऊपर मौजूद बायोमास डेंसिटी के अनुमान में स्टैंडर्ड गड़बड़ी
agbd_t		25 मीटर	फ़िट यूनिट में मॉडल का अनुमान
agbd_t_se		25 मीटर	फ़िट यूनिट में मॉडल के अनुमान की मानक गड़बड़ी (कस्टम अनुमानित इंटरवल की गणना के लिए ज़रूरी है)
algorithm_run_flag		25 मीटर	अगर इस फ़्लैग को 1 पर सेट किया जाता है, तो L4A एल्गोरिदम चलता है. यह फ़्लैग ऐसे डेटा को चुनता है जिसमें एजीबीडी का अनुमान लगाने के लिए, वेवफ़ॉर्म की फ़िडेलिटी काफ़ी होती है.
beam		25 मीटर	बीम आइडेंटिफ़ायर
channel		25 मीटर	चैनल आइडेंटिफ़ायर
degrade_flag		25 मीटर	पॉइंटिंग और/या पोज़िशनिंग की जानकारी की क्वालिटी में गिरावट की स्थिति दिखाने वाला फ़्लैग
delta_time	सेकंड	25 मीटर	1 जनवरी, 2018 को 00:00 बजे से अब तक का समय
elev_lowestmode	m	25 मीटर	रेफ़रंस एलिप्सॉइड के हिसाब से, सबसे कम मोड के सेंटर की ऊंचाई
l2_quality_flag		25 मीटर	बायोमास के अनुमानों के लिए, सबसे ज़्यादा काम के L2 डेटा की पहचान करने वाला फ़्लैग
l4_quality_flag		25 मीटर	सबसे ज़्यादा काम की बायोमास से जुड़ी अनुमानित जानकारी को आसानी से चुनने की सुविधा के बारे में जानकारी देने वाला फ़्लैग
lat_lowestmode	deg	25 मीटर	सबसे कम फ़्रीक्वेंसी वाले मोड के केंद्र का अक्षांश
lon_lowestmode	deg	25 मीटर	सबसे कम फ़्रीक्वेंसी वाले मोड के केंद्र का देशांतर
master_frac	सेकंड	25 मीटर	मास्टर टाइम, फ़्रैक्शनल पार्ट. master_int+master_frac, /BEAMXXXX/delta_time के बराबर होता है
master_int	सेकंड	25 मीटर	मास्टर टाइम, पूर्णांक हिस्सा. master_time_epoch के बाद के सेकंड. master_int+master_frac, /BEAMXXXX/delta_time' के बराबर होता है,
predict_stratum		25 मीटर	अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किए गए डेटा का आइडेंटिफ़ायर. 1 कि॰मी॰ की सेल के लिए, अनुमानित स्ट्रैटम का नाम बताने वाला वर्ण आईडी
predictor_limit_flag		25 मीटर	अनुमान लगाने वाले की वैल्यू, ट्रेनिंग डेटा की सीमाओं से बाहर है (0=सीमाओं के अंदर; 1=निचली सीमा; 2=ऊपरी सीमा)
response_limit_flag		25 मीटर	अनुमानित वैल्यू, ट्रेनिंग डेटा की सीमाओं से बाहर है (0=सीमाओं के अंदर; 1=निचली सीमा; 2=ऊपरी सीमा)
selected_algorithm		25 मीटर	चुने गए एल्गोरिदम की सेटिंग का ग्रुप
selected_mode		25 मीटर	सबसे कम नॉइज़ वाला मोड चुनने पर, उसका आईडी
selected_mode_flag		25 मीटर	यह फ़्लैग, selected_mode की स्थिति दिखाता है
sensitivity		25 मीटर	बीम की संवेदनशीलता. वेवफ़ॉर्म के एसएनआर के हिसाब से, ज़्यादा से ज़्यादा कैनोपी कवर को भेदने की क्षमता
solar_elevation	deg	25 मीटर	सूर्य का एलिवेशन ऐंगल
surface_flag		25 मीटर	इससे पता चलता है कि elev_lowestmode, डिजिटल एलिवेशन मॉडल (डीईएम) या मीन सी सर्फ़ेस (एमएसएस) एलिवेशन के 300 मीटर के दायरे में है
shot_number		25 मीटर	शॉट नंबर, एक यूनीक आइडेंटिफ़ायर. इस फ़ील्ड का फ़ॉर्मैट OOOOOBBRRGNNNNNNNN होता है. इसमें: OOOOO: ऑर्बिट नंबर BB: बीम नंबर RR: आने वाले समय में इस्तेमाल के लिए रिज़र्व किया गया G: सब-ऑर्बिट ग्रैन्यूल नंबर NNNNNNNN: शॉट इंडेक्स
shot_number_within_beam		25 मीटर	बीम में शॉट की संख्या
agbd_aN	Mg/ha	25 मीटर	ज़मीन के ऊपर बायोमास का घनत्व; जियोलोकेशन का अक्षांश सबसे कम मोड
agbd_pi_lower_aN	Mg/ha	25 मीटर	ज़मीन के ऊपर मौजूद बायोमास की डेंसिटी के अनुमान के इंटरवल की निचली सीमा
agbd_pi_upper_aN	Mg/ha	25 मीटर	ज़मीन के ऊपर मौजूद बायोमास की डेंसिटी के अनुमानित इंटरवल की ऊपरी सीमा
agbd_se_aN	Mg/ha	25 मीटर	ज़मीन के ऊपर मौजूद बायोमास डेंसिटी के अनुमान में स्टैंडर्ड गड़बड़ी
agbd_t_aN	Mg/ha	25 मीटर	ट्रांसफ़ॉर्म स्पेस में, ज़मीन के ऊपर मौजूद बायोमास डेंसिटी मॉडल का अनुमान
agbd_t_pi_lower_aN	Mg/ha	25 मीटर	ट्रांसफ़ॉर्म स्पेस में अनुमान के इंटरवल की निचली सीमा
agbd_t_pi_upper_aN	Mg/ha	25 मीटर	ट्रांसफ़ॉर्म स्पेस में अनुमान के इंटरवल की ऊपरी सीमा
agbd_t_se_aN		25 मीटर	फ़िट यूनिट में मॉडल के अनुमान की मानक गड़बड़ी
algorithm_run_flag_aN		25 मीटर	एल्गोरिदम रन फ़्लैग-अगर इस फ़्लैग को 1 पर सेट किया जाता है, तो यह एल्गोरिदम चलता है. यह फ़्लैग ऐसे डेटा को चुनता है जिसमें एजीबीडी का अनुमान लगाने के लिए, वेवफ़ॉर्म की फ़िडेलिटी काफ़ी होती है
l2_quality_flag_aN		25 मीटर	बायोमास के अनुमानों के लिए, सबसे काम के L2 डेटा की पहचान करने वाला फ़्लैग'
l4_quality_flag_aN		25 मीटर	सबसे ज़्यादा काम की बायोमास से जुड़ी अनुमानित जानकारी को आसानी से चुनने की सुविधा के बारे में जानकारी देने वाला फ़्लैग
predictor_limit_flag_aN		25 मीटर	अनुमान लगाने वाले की वैल्यू, ट्रेनिंग डेटा की सीमाओं से बाहर है
response_limit_flag_aN		25 मीटर	अनुमानित वैल्यू, ट्रेनिंग डेटा की सीमाओं से बाहर है
selected_mode_aN		25 मीटर	सबसे कम नॉइज़ वाला मोड चुनने पर, उसका आईडी
selected_mode_flag_aN		25 मीटर	चुने गए मोड की स्थिति दिखाने वाला फ़्लैग
elev_lowestmode_aN	m	25 मीटर	रेफ़रंस एलिप्सॉइड के हिसाब से, सबसे निचले मोड के केंद्र की ऊंचाई
lat_lowestmode_aN	deg	25 मीटर	सबसे कम फ़्रीक्वेंसी वाले मोड के केंद्र का अक्षांश
lon_lowestmode_aN	deg	25 मीटर	सबसे कम फ़्रीक्वेंसी वाले मोड के केंद्र का देशांतर
sensitivity_aN		25 मीटर	वेवफ़ॉर्म के एसएनआर को ध्यान में रखते हुए, ज़्यादा से ज़्यादा कैनोपी कवर को भेदने की क्षमता
stale_return_flag		25 मीटर	डिजीटाइज़र से मिला फ़्लैग. इससे पता चलता है कि रीयल-टाइम पल्स का पता लगाने वाले एल्गोरिदम को, 10 कि॰मी॰ की पूरी सर्च विंडो में, पता लगाने की थ्रेशोल्ड वैल्यू से ज़्यादा का रिटर्न सिग्नल नहीं मिला. टेलीमीटर किए गए वेवफ़ॉर्म को चुनने के लिए, पिछले शॉट की पल्स लोकेशन का इस्तेमाल किया गया था.
landsat_treecover	%	25 मीटर	साल 2010 में पेड़ों से ढकी जगह का कवरेज. इसे 5 मीटर से ज़्यादा ऊंचाई वाले सभी पौधों के कैनोपी क्लोज़र (हैनसेन वगैरह, 2013) के हिसाब से तय किया जाता है. इसे हर आउटपुट ग्रिड सेल के हिसाब से प्रतिशत के तौर पर कोड किया जाता है.
landsat_water_persistence	%	25 मीटर	साल 2018 और 2019 के बीच, UMD GLAD Landsat की उन इमेज का प्रतिशत जिनमें सतह पर मौजूद पानी को क्लासिफ़ाई किया गया है. वैल्यू >80 का मतलब आम तौर पर हमेशा पानी से भरे रहने वाले स्रोत से होता है, जबकि वैल्यू <10 का मतलब हमेशा ज़मीन से होता है.
leaf_off_doy		25 मीटर	GEDI 1 कि॰मी॰ EASE 2.0 ग्रिड में, पत्तों के झड़ने के बाद की अवधि के लिए साल के शुरुआती दिन की जानकारी. यह जानकारी, NPP VIIRS के ग्लोबल लैंड सर्फ़ेस फ़िनॉलॉजी प्रॉडक्ट से ली गई है.
leaf_off_flag		25 मीटर	GEDI 1 km EASE 2.0 ग्रिड फ़्लैग, leaf_off_doy, leaf_on_doy, और pft_class से लिया गया है. इससे पता चलता है कि पर्णपाती सुईदार या चौड़ी पत्ती वाले जंगलों और वुडलैंड में, पत्तियां न होने की स्थिति में ऑब्ज़र्वेशन रिकॉर्ड किया गया था या नहीं. 1=पत्ते नहीं हैं, 0=पत्ते हैं.
leaf_on_cycle		25 मीटर	यह फ़्लैग, पत्तों के उगने के समय की जानकारी देता है. वैल्यू ये हैं: 0=पत्तियां न होने की स्थिति, 1=पहला साइकल, 2=दूसरा साइकल.
leaf_on_doy		25 मीटर	GEDI 1 कि॰मी॰ EASE 2.0 ग्रिड में, साल के उस दिन की जानकारी मिलती है जब पत्तियां उगना शुरू होती हैं. यह जानकारी, NPP VIIRS के ग्लोबल लैंड सर्फ़ेस फ़िनॉलॉजी प्रॉडक्ट से ली जाती है.
pft_class		25 मीटर	यह GEDI 1 कि॰मी॰ EASE 2.0 ग्रिड है. यह MODIS MCD12Q1v006 प्रॉडक्ट से मिला है. इसमें प्लांट फ़ंक्शनल टाइप (पीएफ़टी) की जानकारी होती है. वैल्यू, लैंड कवर टाइप 5 क्लासिफ़िकेशन स्कीम के मुताबिक होती हैं.
region_class		25 मीटर	GEDI 1 km EASE 2.0 ग्रिड वर्ल्ड कॉन्टिनेंटल रीजन (0=पानी, 1=यूरोप, 2=उत्तरी एशिया, 3=ऑस्ट्रेलिया, 4=अफ़्रीका, 5=दक्षिण एशिया, 6=दक्षिण अमेरिका, 7=उत्तरी अमेरिका).
urban_focal_window_size	पिक्सल	25 मीटर	शहरी आबादी का अनुपात (urban_proportion) का हिसाब लगाने के लिए इस्तेमाल किया गया फ़ोकल विंडो साइज़. वैल्यू 3 (3x3 पिक्सल विंडो का साइज़) या 5 (5x5 पिक्सल विंडो का साइज़) होती हैं.
urban_proportion	%	25 मीटर	हर शॉट के आस-पास के फ़ोकल एरिया में, शहरी ज़मीन के कवरेज का प्रतिशत. शहरी इलाके के लैंड कवर की जानकारी, डीएलआर के 12 मीटर रिज़ॉल्यूशन वाले TanDEM-X Global Urban Footprint Product से ली गई थी.

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

यह डेटासेट, सार्वजनिक डोमेन में है. इसे बिना किसी पाबंदी के इस्तेमाल और डिस्ट्रिब्यूट किया जा सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, नासा की पृथ्वी विज्ञान से जुड़े डेटा और जानकारी की नीति देखें.

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

अहम जानकारी: Earth Engine, पेटाबाइट-स्केल के जियोस्पेशल डेटासेट के वैज्ञानिक विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक प्लैटफ़ॉर्म है. इसका इस्तेमाल, सार्वजनिक तौर पर फ़ायदा पहुंचाने के साथ-साथ कारोबार और सरकारी उपयोगकर्ताओं के लिए भी किया जाता है. Earth Engine का इस्तेमाल रिसर्च, शिक्षा, और गैर-लाभकारी कामों के लिए बिना किसी शुल्क के किया जा सकता है. इसका इस्तेमाल शुरू करने के लिए, कृपया Earth Engine पर रजिस्टर करें और ऐक्सेस पाएं.

कोड एडिटर (JavaScript)

var qualityMask = function(im) {
  return im.updateMask(im.select('l4_quality_flag').eq(1))
      .updateMask(im.select('degrade_flag').eq(0));
};
var dataset = ee.ImageCollection('LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY')
                  .map(qualityMask)
                  .select('solar_elevation');

var gediVis = {
  min: 1,
  max: 60,
  palette: 'red, green, blue',
};
Map.setCenter(5.0198, 51.7564, 12);
Map.addLayer(dataset, gediVis, 'Solar Elevation');

कोड एडिटर में खोलें

GEDI L4A Raster Aboveground Biomass Density, Version 2.1

इस डेटासेट में, ग्लोबल इकोसिस्टम डाइनैमिक्स इन्वेस्टिगेशन (GEDI) के लेवल 4A (L4A) वर्शन 2 के अनुमान शामिल हैं. इनमें ज़मीन के ऊपर मौजूद बायोमास डेंसिटी (एजीबीडी; Mg/ha में) और हर सैंपल किए गए, जियोलोकेट किए गए लेज़र फ़ुटप्रिंट में अनुमान की स्टैंडर्ड गड़बड़ी के अनुमान शामिल हैं. इस वर्शन में, ग्रेन्यूल सब-ऑर्बिट में होते हैं. … से जुड़े सिम्युलेटेड वेवफ़ॉर्म की ऊंचाई की मेट्रिक

LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY, elevation,forest-biomass,gedi,larse,nasa,tree-cover,usgs

2019-03-25T00:00:00Z/2025-03-01T08:00:00Z

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Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets