MOD17A2H.061: Terra Gross Primary Productivity 8-Day Global 500m

MODIS/061/MOD17A2H
डेटासेट की उपलब्धता
2021-01-01T00:00:00Z–2026-04-23T00:00:00Z
डेटासेट बनाने वाली कंपनी
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD17A2H")
केडेंस
8 दिन
टैग
8-day global gpp modis nasa photosynthesis plant-productivity productivity psn terra usgs
mod17a2

ब्यौरा

MOD17A2H V6.1 ग्रॉस प्राइमरी प्रॉडक्टिविटी (जीपीपी) प्रॉडक्ट, 500 मीटर के पिक्सल साइज़ वाला, आठ दिनों का कंपोज़िट डेटा है. यह प्रॉडक्ट, रेडिएशन-यूज़ एफिशिएंसी के कॉन्सेप्ट पर आधारित है. इसका इस्तेमाल, धरती पर मौजूद ऊर्जा, कार्बन, वॉटर साइकल प्रोसेस, और वनस्पति की बायोकेमिस्ट्री का हिसाब लगाने के लिए, डेटा मॉडल के इनपुट के तौर पर किया जा सकता है.

दस्तावेज़:

बैंड

बैंड

पिक्सल साइज़: 500 मीटर (सभी बैंड)

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा स्केल पिक्सल साइज़ ब्यौरा
Gpp kg*C/m^2 0 3000 0.0001 500 meters

ग्रॉस प्राइमरी प्रोडक्शन

PsnNet kg*C/m^2 -3000 3000 0.0001 500 meters

नेट फ़ोटोसिंथेसिस; जीपीपी में से मेंटेनेंस रेस्पिरेशन (एमआर) घटाने पर मिलने वाली वैल्यू

Psn_QC 500 meters

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 फिर से 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/061/MOD17A2H')
                  .filter(ee.Filter.date('2021-01-01', '2021-05-01'));

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

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/MOD17A2H').filter(
    ee.Filter.date('2021-01-01', '2021-05-01')
)

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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