MOD17A2H.006: Terra Gross Primary Productivity 8-Day Global 500m [deprecated]

MODIS/006/MOD17A2H
डेटासेट की उपलब्धता
2000-02-18T00:00:00Z–2023-02-10T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD17A2H")
केडेंस
आठ दिन
टैग
8-day
सभी देशों में
gpp
mod17a2
modis
nasa
फ़ोटोसिंथेसिस
plant-productivity
प्रॉडक्टिविटी
psn
टेरा
usgs

ब्यौरा

MOD17A2H V6 ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्टिविटी (GPP) प्रॉडक्ट, आठ दिनों का कंपोज़िट डेटा होता है. इसका पिक्सल साइज़ 500 मीटर होता है. यह प्रॉडक्ट, रेडिएशन-यूज़ एफिशिएंसी के सिद्धांत पर आधारित है. इसका इस्तेमाल, डेटा मॉडल में इनपुट के तौर पर किया जा सकता है. इससे, ज़मीन की ऊर्जा, कार्बन, पानी के साइकलिंग प्रोसेस, और वनस्पति की बायोगेकेमिस्ट्री का हिसाब लगाया जा सकता है.

दस्तावेज़:

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 500 मीटर (सभी बैंड)

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा स्केल पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
Gpp कि॰ग्रा॰*डिग्री सेल्सियस/मी॰^2 0 3000 0.0001 500 मीटर

कुल प्राइमरी प्रोडक्शन

PsnNet कि॰ग्रा॰*डिग्री सेल्सियस/मी॰^2 -3000 3000 0.0001 500 मीटर

नेट फ़ोटोसिंथेसिस; जीपीपी में से रखरखाव के लिए श्वसन (एमआर) को घटाया जाता है

Psn_QC 500 मीटर

क्वालिटी कंट्रोल बिट

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

LP DAAC से हासिल किए गए MODIS डेटा और प्रॉडक्ट को बाद में इस्तेमाल करने, बेचने या दोबारा डिस्ट्रिब्यूट करने पर कोई पाबंदी नहीं है.

उद्धरण

उद्धरण:
  • LP DAAC के डेटासेट का संदर्भ देने के तरीके के बारे में जानने के लिए, कृपया LP DAAC के 'Citing Our Data' पेज पर जाएं.

डीओआई

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD17A2H')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-01-01', '2018-05-01'));

var gpp = dataset.select('Gpp');
var gppVis = {
  min: 0,
  max: 600,
  palette: ['bbe029', '0a9501', '074b03'],
};
Map.setCenter(6.746, 46.529, 2);
Map.addLayer(gpp, gppVis, 'GPP');

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD17A2H').filter(
    ee.Filter.date('2018-01-01', '2018-05-01')
)

gpp = dataset.select('Gpp')

gpp_vis = {'min': 0, 'max': 600, 'palette': ['bbe029', '0a9501', '074b03']}

m = geemap.Map()
m.set_center(6.746, 46.529, 2)
m.add_layer(gpp, gpp_vis, 'GPP')
m
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