- Verfügbarkeit des Datasets
- 1992-01-01T00:00:00Z–2014-01-01T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- Earth Observation Group, Payne Institute for Public Policy, Colorado School of Mines
- Tags
Beschreibung
Das Operational Line-Scan System (OLS) des Defense Meteorological Program (DMSP) kann sichtbare und nahinfrarote (VNIR) Emissionsquellen bei Nacht erkennen.
Version 4 der DMSP-OLS-Zeitreihe für Nachtlichter besteht aus wolkenfreien Composites, die aus allen verfügbaren archivierten DMSP-OLS-Daten mit glatter Auflösung für Kalenderjahre erstellt wurden. Wenn Daten von zwei Satelliten erfasst wurden, wurden zwei Composites erstellt.
Bild- und Datenverarbeitung durch das National Geophysical Data Center der NOAA. DMSP-Daten, die von der US Air Force Weather Agency erfasst wurden.
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 927,67 Meter (alle Bänder)
| Name | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
avg_vis |
0* | 63* | 927,67 Meter | Der Durchschnitt der digitalen Werte des sichtbaren Bands ohne weitere Filterung. |
stable_lights |
0* | 63* | 927,67 Meter | Die bereinigte Version von „avg_vis“ enthält die Lichter von Städten und anderen Orten mit dauerhafter Beleuchtung, einschließlich Gasfackeln. Kurzzeitige Ereignisse wie Brände wurden verworfen. Das Hintergrundrauschen wurde identifiziert und durch Werte von null ersetzt. |
cf_cvg |
0* | 126* | 927,67 Meter | Wolkenfreie Composites zählen die Gesamtzahl der Beobachtungen, die in jede 30-Bogensekunden-Rasterzelle eingeflossen sind. Mit diesem Band lassen sich Bereiche mit einer geringen Anzahl von Beobachtungen identifizieren, in denen die Qualität geringer ist. |
avg_lights_x_pct |
0* | 63* | 927,67 Meter | Der durchschnittliche digitale Wert des sichtbaren Bands der wolkenfreien Lichterkennungen multipliziert mit der prozentualen Häufigkeit der Lichterkennung. Durch die Einbeziehung der prozentualen Häufigkeit der Erkennung werden die resultierenden digitalen Werte für Schwankungen in der Beständigkeit der Beleuchtung normalisiert. Der Wert für ein Licht, das nur die Hälfte der Zeit erkannt wurde, wird beispielsweise um 50 % reduziert. Dieses Produkt enthält Erkennungen von Bränden und eine variable Menge an Hintergrundrauschen. |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
NOAA-Daten, -Informationen und -Produkte unterliegen unabhängig von der Art der Bereitstellung keinem Urheberrecht und es gibt keine Einschränkungen für die spätere Nutzung durch die Öffentlichkeit. Sobald sie vorliegen, können sie für jeden rechtmäßigen Zweck verwendet werden. Die oben genannten Daten sind gemeinfrei und werden ohne Einschränkungen hinsichtlich Nutzung und Weitergabe zur Verfügung gestellt.
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/DMSP-OLS/NIGHTTIME_LIGHTS') .filter(ee.Filter.date('2010-01-01', '2010-12-31')); var nighttimeLights = dataset.select('avg_vis'); var nighttimeLightsVis = { min: 3.0, max: 60.0, }; Map.setCenter(7.82, 49.1, 4); Map.addLayer(nighttimeLights, nighttimeLightsVis, 'Nighttime Lights');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('NOAA/DMSP-OLS/NIGHTTIME_LIGHTS').filter( ee.Filter.date('2010-01-01', '2010-12-31') ) nighttime_lights = dataset.select('avg_vis') nighttime_lights_vis = {'min': 3.0, 'max': 60.0} m = geemap.Map() m.set_center(7.82, 49.1, 4) m.add_layer(nighttime_lights, nighttime_lights_vis, 'Nighttime Lights') m