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MCD15A3H.061 MODIS Leaf Area Index/FPAR 4-Day Global 500m

डेटासेट की उपलब्धता: 2002-07-04T00:00:00Z–2026-06-18T00:00:00Z
डेटासेट बनाने वाली कंपनी: USGS EROS सेंटर में NASA LP DAAC

केडेंस: 4 दिन
टैग: fpar global lai modis nasa plant-productivity usgs vegetation
4-day

mcd15a3h

ब्यौरा

MCD15A3H वर्शन 6.1, मॉडरेट रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग स्पेक्ट्रोरेडियोमीटर (एमओडीआईएस) लेवल 4, कंबाइंड फ़्रैक्शन ऑफ़ फ़ोटोसिंथेटिकली ऐक्टिव रेडिएशन (एफ़पीएआर), और लीफ़ एरिया इंडेक्स (एलएआई) प्रॉडक्ट, 500 मीटर के पिक्सल साइज़ वाला 4-day कंपोज़िट डेटासेट है. एल्गोरिदम, 4-day की अवधि में, NASA के Terra और Aqua सैटलाइट पर मौजूद, दोनों MODIS सेंसर से हासिल किए गए सभी डेटा में से सबसे अच्छा पिक्सल चुनता है.

दस्तावेज़:

बैंड

बैंड

पिक्सल साइज़: 500 मीटर (सभी बैंड)

नाम	कम से कम	ज़्यादा से ज़्यादा	स्केल	पिक्सल साइज़	वेवलेंथ (तरंग दैर्ध्य)	ब्यौरा
`Fpar`	0	100	0.01	500 meters	400-700nm	वनस्पति के कैनोपी के हरे हिस्सों से सोखा गया एफ़पीएआर
`Lai`	0	100	0.1	500 meters	कोई नहीं	चौड़ी पत्तियों वाले कैनोपी में, ज़मीन के हर यूनिट एरिया के हिसाब से, एक तरफ़ की हरी पत्तियों का एरिया; शंकुधारी कैनोपी में, ज़मीन के हर यूनिट एरिया के हिसाब से, सुइयों की कुल सतह का आधा एरिया
`FparLai_QC`				500 meters	कोई नहीं	Lai और Fpar की क्वालिटी
FparLai_QC के लिए बिटमास्क बिट 0: MODLAND_QC बिट 0: अच्छी क्वालिटी (सैचुरेशन के साथ या बिना सैचुरेशन वाला मुख्य एल्गोरिदम) 1: अन्य क्वालिटी (बैकअप एल्गोरिदम या फ़िल वैल्यू) बिट 1: सेंसर 0: Terra 1: Aqua बिट 2: डेड डिटेक्टर 0: चैनल 1 और 2 के 50% तक के लिए, डिटेक्टर ठीक काम कर रहे हैं 1: डेड डिटेक्टर की वजह से, 50% से ज़्यादा आस-पास के डिटेक्टर से डेटा लिया गया बिट 3-4: क्लाउड स्टेट 0: बादल मौजूद नहीं हैं (साफ़) 1: बादल मौजूद थे 2: पिक्सल में मिक्स क्लाउड मौजूद है 3: क्लाउड स्टेट तय नहीं की गई है, इसलिए साफ़ माना गया बिट 5-7: SCF_QC 0: सैचुरेशन के बिना, मुख्य (आरटी) तरीके का इस्तेमाल किया गया. इससे सबसे अच्छे नतीजे मिले 1: सैचुरेशन के साथ, मुख्य (आरटी) तरीके का इस्तेमाल किया गया. इससे अच्छे और इस्तेमाल किए जा सकने वाले नतीजे मिले 2: खराब जियोमेट्री की वजह से, मुख्य (आरटी) तरीका काम नहीं कर पाया. इसलिए, अनुभव के आधार पर बनाए गए एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया गया 3: जियोमेट्री के अलावा अन्य समस्याओं की वजह से, मुख्य (आरटी) तरीका काम नहीं कर पाया. इसलिए, अनुभव के आधार पर बनाए गए एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया गया 4: पिक्सल जनरेट नहीं किया गया. इसलिए, वैल्यू नहीं ली जा सकी. इसकी वजहें ये हो सकती हैं: खराब L1B डेटा, MOD09GA का ऐसा डेटा जिसका इस्तेमाल नहीं किया जा सकता
`FparExtra_QC`				500 meters	कोई नहीं	LAI और FPAR के लिए, ज़्यादा जानकारी वाली क्वालिटी
FparExtra_QC के लिए बिटमास्क बिट 0-1: लैंड-सी पास-थ्रू 0: ज़मीन 1: किनारा 2: मीठा पानी 3: समुद्र बिट 2: बर्फ़/हिम 0: बर्फ़/हिम का पता नहीं चला 1: बर्फ़/हिम का पता चला बिट 3: एयरोसोल 0: वायुमंडल में एयरोसोल का लेवल कम या न के बराबर है 1: एयरोसोल का लेवल औसत या ज़्यादा है बिट 4: सिरस बादल 0: सिरस बादल का पता नहीं चला 1: सिरस बादल का पता चला बिट 5: इंटरनल क्लाउड मास्क 0: बादल नहीं हैं 1: बादलों का पता चला बिट 6: क्लाउड शैडो 0: क्लाउड शैडो का पता नहीं चला 1: क्लाउड शैडो का पता चला बिट 7: SCF बायोम मास्क 0: बायोम, इंटरवल <1,4> से बाहर है 1: बायोम, इंटरवल <1,4> में है
`FparStdDev`	0	100	0.01	500 meters	कोई नहीं	Fpar का स्टैंडर्ड डेविएशन
`LaiStdDev`	0	100	0.1	500 meters	कोई नहीं	Lai का स्टैंडर्ड डेविएशन

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

LP DAAC से हासिल किए गए MODIS के डेटा और प्रॉडक्ट को आगे इस्तेमाल करने, बेचने या फिर से डिस्ट्रिब्यूट करने पर कोई पाबंदी नहीं है.

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

https://doi.org/10.5067/MODIS/MCD15A3H.061

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 dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD15A3H');
var defaultVisualization = dataset.first().select('Fpar');
var defaultVisualizationVis = {
  min: 0.0,
  max: 100.0,
  palette: ['e1e4b4', '999d60', '2ec409', '0a4b06'],
};
Map.setCenter(6.746, 46.529, 6);
Map.addLayer(
    defaultVisualization, defaultVisualizationVis, 'Default visualization');

Python सेटअप

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

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD15A3H')

default_visualization = dataset.first().select('Fpar')

default_visualization_vis = {
    'min': 0.0,
    'max': 100.0,
    'palette': ['e1e4b4', '999d60', '2ec409', '0a4b06'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(6.746, 46.529, 6)
m.add_layer(
    default_visualization, default_visualization_vis, 'Default visualization'
)
m

कोड एडिटर में खोलें

MCD15A3H.061 MODIS लीफ़ एरिया इंडेक्स/एफ़पीएआर 4-Day ग्लोबल 500m

MODIS/061/MCD15A3H, fpar,global,lai,modis,nasa,plant-productivity,usgs,vegetation

2002-07-04T00:00:00Z/2026-06-18T00:00:00Z

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