- 利用可能なデータセットの期間
- 2000-11-01T00:00:00Z–2026-04-01T00:00:00Z
- データセット プロデューサー
- USGS EROS センターの NASA LP DAAC
- ケイデンス
- 1 か月
- タグ
説明
Terra と Aqua を組み合わせた MCD64A1 バージョン 6.1 の焼失面積データ プロダクトは、月単位のグローバル グリッド 500 m プロダクトで、ピクセルごとの焼失面積と品質情報が含まれています。MCD64A1 の焼失面積マッピング アプローチでは、500 m の MODIS 地表反射率画像と 1 km の MODIS 活発な火災観測を組み合わせて使用します。このアルゴリズムでは、焼失に敏感な植生指数(VI)を使用して、複合データに適用される動的しきい値を作成します。VI は、MODIS 短波赤外線大気補正済み地表反射率バンド 5 と 7、および時間的テクスチャの測定値から導出されます。このアルゴリズムは、個々の MODIS タイル内の 500 m グリッド セルの焼失日を特定します。この日付は、焼失が発生した暦年の序数日として単一のデータレイヤにエンコードされ、焼失していない土地のピクセルと、欠損データと水域のグリッド セル用に予約された追加の特殊値に値が割り当てられます。
ドキュメント:
バンド
バンド
ピクセルサイズ: 500 メートル(すべてのバンド)
| 名前 | 最小 | 最大 | ピクセルサイズ | 説明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
BurnDate |
0 | 366 | 500 メートル | 焼失した日(その年の経過日数)。有効な値: 0(焼失していない)、1 ~ 366(焼失したおおよそのユリウス日)。 |
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Uncertainty |
0 | 100 | 500 メートル | 推定される火傷日の不確実性 |
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QA |
500 メートル | 品質保証指標 |
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FirstDay |
0 | 366 | 500 メートル | 信頼性の高い変更検出の年の初日 |
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LastDay |
0 | 366 | 500 メートル | 信頼性の高い変更検出の最終日 |
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利用規約
利用規約
LP DAAC を通じて取得した MODIS データとプロダクトには、その後の使用、販売、再配布に関する制限はありません。
引用
引用:
LP DAAC データセットの引用については、LP DAAC の「Citing Our Data」ページを参照してください。
DOI
Earth Engine で探索する
コードエディタ(JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD64A1') .filter(ee.Filter.date('2017-01-01', '2018-05-01')); var burnedArea = dataset.select('BurnDate'); var burnedAreaVis = { min: 30.0, max: 341.0, palette: ['4e0400', '951003', 'c61503', 'ff1901'], }; Map.setCenter(6.746, 46.529, 2); Map.addLayer(burnedArea, burnedAreaVis, 'Burned Area');
import ee import geemap.core as geemap
Colab(Python)
dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD64A1').filter( ee.Filter.date('2017-01-01', '2018-05-01') ) burned_area = dataset.select('BurnDate') burned_area_vis = { 'min': 30, 'max': 341, 'palette': ['4e0400', '951003', 'c61503', 'ff1901'], } m = geemap.Map() m.set_center(6.746, 46.529, 2) m.add_layer(burned_area, burned_area_vis, 'Burned Area') m