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MYD16A2.061: Aqua Net Evapotranspiration 8-Day L4 Global 500m SIN Grid V061

डेटासेट की उपलब्धता: 2021-01-01T00:00:00Z–2025-09-30T00:00:00Z
डेटासेट उपलब्ध करवाने वाली कंपनी: USGS EROS Center में NASA LP DAAC

केडेंस: आठ दिन
टैग: 8-day evapotranspiration global modis nasa water-vapor

ब्यौरा

MYD16A2 वर्शन 6.1, वाष्पोत्सर्जन/गुप्त ऊष्मा फ़्लक्स प्रॉडक्ट है. यह 500 मीटर पिक्सल रिज़ॉल्यूशन वाला आठ दिनों का कंपोज़िट प्रॉडक्ट है. MOD16 डेटा प्रॉडक्ट कलेक्शन के लिए इस्तेमाल किया गया एल्गोरिदम, पेनमैन-मोंटीथ समीकरण के लॉजिक पर आधारित है. इसमें रोज़ाना के मौसम संबंधी रीऐनलिसिस डेटा के इनपुट के साथ-साथ, MODIS के रिमोट सेंसिंग डेटा प्रॉडक्ट भी शामिल होते हैं. जैसे, वनस्पति की प्रॉपर्टी के डाइनैमिक, ऐल्बेडो, और लैंड कवर.

ईटी, एलई, पीईटी, और पीएलई लेयर के लिए पिक्सल वैल्यू, आठ दिनों की कंपोज़िट अवधि के सभी दिनों का योग होती है. ध्यान दें कि हर साल के आखिरी आठ दिनों की अवधि, पांच या छह दिनों की कंपोज़िट अवधि होती है. यह इस बात पर निर्भर करती है कि साल कौन-सा है.

वर्शन 6.1 के लेवल-1B (L1B) प्रॉडक्ट को बेहतर बनाया गया है. इसके लिए, कैलिब्रेशन में कई बदलाव किए गए हैं. इनमें ये बदलाव शामिल हैं: रिस्पॉन्स-वर्सेस-स्कैन ऐंगल (आरवीएस) के तरीके में बदलाव. इससे Aqua और Terra MODIS के रिफ़्लेक्टेंस बैंड पर असर पड़ता है. Terra MODIS के इन्फ़्रारेड (आईआर) बैंड में ऑप्टिकल क्रॉसटॉक को अडजस्ट करने के लिए सुधार किए गए हैं. साथ ही, 2012 से 2017 की अवधि के लिए, Terra MODIS के फ़ॉरवर्ड लुक-अप टेबल (एलयूटी) में सुधार किए गए हैं. L1B रिफ़्लेक्टिव सोलर बैंड (RSB) पर पोलराइज़ेशन में सुधार किया गया है. यह प्रॉडक्ट, LAI/FPAR के ऑपरेशनल डेटा के बैकअप के तौर पर, जलवायु विज्ञान के LAI/FPAR का इस्तेमाल करता है.

MODIS Science Team के मुताबिक, MYD16A2 6.1 प्रॉडक्ट में 2021 से पहले का डेटा नहीं होगा. MODIS Science टीम, साल 2000 से 2021 तक के डेटा के लिए, MYD16A2GF 6.1 प्रॉडक्ट का इस्तेमाल करने का सुझाव देती है. साथ ही, डेटा उपलब्ध होने पर साल 2022 के लिए भी इसका इस्तेमाल करने का सुझाव देती है. उनका सुझाव है कि इस तरह के प्रॉडक्ट की क्वालिटी बेहतर होती है. खास तौर पर, उन इलाकों में जहां बादल छाए होने या खराब क्वालिटी के इनपुट ऑब्ज़र्वेशन की वजह से, प्रॉडक्ट की परफ़ॉर्मेंस पर बुरा असर पड़ता है. इस साल, अगले साल की शुरुआत तक कोई भी ऐसा प्रॉडक्ट नहीं होगा जिसमें डेटा मौजूद न हो. इसका मतलब है कि 2023 का डेटा, 2024 की शुरुआत में उपलब्ध होना चाहिए. इसलिए, अगर किसी उपयोगकर्ता को साल 2023 (या आने वाले समय में "चालू" साल) के लिए MYD16A2GF 6.1 डेटा की ज़रूरत है, तो वे MYD16A2 6.1 प्रॉडक्ट का इस्तेमाल करने का सुझाव देते हैं. यह प्रॉडक्ट, रोज़ाना के डेटा का इस्तेमाल करके जनरेट किया जाता है. इसमें खराब क्वालिटी वाले या बादलों वाले डेटा की जगह, जलवायु विज्ञान से जुड़े डेटा का इस्तेमाल किया जाता है.

दस्तावेज़:

बैंड

पिक्सल का साइज़
500 मीटर

बैंड

नाम	इकाइयां	कम से कम	ज़्यादा से ज़्यादा	स्केल	पिक्सल का साइज़	ब्यौरा
`ET`	कि॰ग्रा॰/मी॰^2/8दिन	-32767	32700	0.1	मीटर	कुल वाष्पीकरण
`LE`	J/m^2/दिन	-32767	32700	10000	मीटर	औसत गुप्त ऊष्मा फ़्लक्स
`PET`	कि॰ग्रा॰/मी॰^2/8दिन	-32767	32700	0.1	मीटर	कुल संभावित वाष्पीकरण
`PLE`	J/m^2/दिन	-32767	32700	10000	मीटर	औसत संभावित गुप्त ऊष्मा फ़्लक्स
`ET_QC`					मीटर	इवैपोट्रांसपिरेशन क्वालिटी कंट्रोल फ़्लैग
ET_QC के लिए बिटमास्क बिट 0: MODLAND_QC बिट 0: अच्छी क्वालिटी (सैटुरेशन के साथ या बिना सैटुरेशन के मुख्य एल्गोरिदम) 1: अन्य क्वालिटी (बैक-अप एल्गोरिदम या फ़िल वैल्यू) बिट 1: सेंसर 0: टेरा 1: ऐक्वा बिट 2: डेड डिटेक्टर 0: ऐसा लगता है कि डिटेक्टर, चैनल 1 और 2 के 50% वीडियो के लिए ठीक हैं 1: खराब डिटेक्टर की वजह से, 50% से ज़्यादा आस-पास के डिटेक्टर से डेटा नहीं मिल सका बिट 3-4: क्लाउड की स्थिति 0: बादल नहीं हैं (आसमान साफ़ है) 1: बादल काफ़ी ज़्यादा थे 2: पिक्सल पर मिक्स क्लाउड मौजूद है 3: बादल की स्थिति के बारे में जानकारी नहीं दी गई है. इसे साफ़ माना गया है बिट 5-7: SCF_QC का पांच लेवल वाला कॉन्फ़िडेंस क्वालिटी स्कोर 0: मुख्य (आरटी) तरीके का इस्तेमाल किया गया, सबसे अच्छा नतीजा मिला (कोई सैचुरेशन नहीं) 1: सैचुरेशन के साथ इस्तेमाल किया गया मुख्य (आरटी) तरीका. अच्छा, बहुत काम का 2: खराब ज्यामिति की वजह से, मुख्य (आरटी) तरीका काम नहीं किया. इसलिए, अनुभवजन्य एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया गया 3: ज्यामिति के अलावा अन्य समस्याओं की वजह से, मुख्य (आरटी) तरीका काम नहीं कर सका. इसलिए, अनुभवजन्य एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया गया 4: Pixel नहीं बनाया गया, वैल्यू नहीं पाई जा सकी (संभावित वजहें: L1B का खराब डेटा, MOD09GA का इस्तेमाल न किया जा सकने वाला डेटा)

इमेज की प्रॉपर्टी

इमेज प्रॉपर्टी

नाम	टाइप	ब्यौरा
num_tiles	INT	इस इमेज को बनाने के लिए, सोर्स टाइल की संख्या.

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

LP DAAC से हासिल किए गए MODIS के डेटा और प्रॉडक्ट को बाद में 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/MYD16A2.061

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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. शुरू करने के लिए, कृपया Earth Engine को ऐक्सेस करने के लिए रजिस्टर करें.

कोड एडिटर (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MYD16A2')
                  .filter(ee.Filter.date('2021-01-01', '2021-02-01'));
var evapotranspiration = dataset.select('ET');
var evapotranspirationVis = {
  min: 0.0,
  max: 300.0,
  palette: [
    'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201',
    '004c00', '011301'
  ],
};
Map.setCenter(6.746, 46.529, 2);
Map.addLayer(
    evapotranspiration, evapotranspirationVis, 'Evapotranspiration');

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MYD16A2.061: Aqua Net Evapotranspiration 8-Day L4 Global 500m SIN Grid V061

MYD16A2 वर्शन 6.1, वाष्पीकरण/गुप्त ऊष्मा फ़्लक्स प्रॉडक्ट है. यह 500 मीटर पिक्सल रिज़ॉल्यूशन पर आठ दिनों का कंपोज़िट प्रॉडक्ट है. MOD16 डेटा प्रॉडक्ट कलेक्शन के लिए इस्तेमाल किया गया एल्गोरिदम, पेनमैन-मोंटेथ समीकरण के लॉजिक पर आधारित है. इसमें, रोज़ाना के मौसम संबंधी रीऐनलिसिस डेटा के साथ-साथ, MODIS के रिमोट सेंसिंग डेटा के इनपुट शामिल होते हैं …

MODIS/061/MYD16A2, 8-day,evapotranspiration,global,modis,nasa,water-vapor

2021-01-01T00:00:00Z/2025-09-30T00:00:00Z

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