- डेटासेट की उपलब्धता
- 2025-04-07T00:00:00Z–2026-02-06T21:40:20.600000Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- एनओएए Google Earth Engine
- डेटासेट अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी
- 10 मिनट
- टैग
ब्यौरा
आग का पता लगाने वाले (एचएससी) प्रॉडक्ट में चार इमेज होती हैं: एक इमेज में फ़ायर मास्क होता है और बाकी तीन इमेज में पिक्सल वैल्यू होती हैं. इन वैल्यू से आग का तापमान, आग का दायरा, और आग की रेडिएटिव पावर यानी रेडिएशन के रूप में निकलने वाली ऊर्जा का पता चलता है.
एबीआई L2+ एफ़एचएस मेटाडेटा मास्क, पृथ्वी पर मौजूद हर जगह के लिए तय किए गए पिक्सल को एक फ़्लैग असाइन करता है. इससे पता चलता है कि वह पिक्सल एफ़एचएस एल्गोरिदम की नज़र से कैसा है (जैसे, आग लगने का पता चला है, आग का शक है, बादल से ढका है, या आसमान साफ़ है वगैरह). ज़रूरी कामों के लिए रीयल टाइम में डेटा का इस्तेमाल करने उपयोगकर्ता, जिन्हें गलत पहचान या जानकारी (फ़ॉल्स अलार्म) से काफ़ी परेशानी हो सकती है उन्हें "प्रोसेस किया गया" और "सैचुरेटेड" कैटगरी (मास्क कोड 10, 11, 30, और 31) पर फ़ोकस करना चाहिए. हालांकि, इन कैटगरी में भी फ़ॉल्स अलार्म मिल सकते हैं.
GOES-19 के लिए ऑपरेशनल डेटा प्रोडक्शन 7 अप्रैल, 2025 से शुरू हुआ. इस तारीख से पहले का कोई भी डेटा, अस्थायी है.
एनओएए सुझाई गई कैटगरी, कलर मैप, और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए ये स्क्रिप्ट उपलब्ध कराता है:
एनओएए के ऑफ़िस ऑफ़ सैटलाइट ऐंड प्रॉडक्ट ऑपरेशंस का सैटलाइट से जुड़ी सामान्य सूचनाओं के लिए एक चैनल है, जहां सैटलाइट की स्थिति से जुड़े अपडेट दिए जाते हैं.
बैंड
पिक्सल का साइज़
2,000 मीटर
बैंड
| नाम | इकाई | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | स्केल | ऑफ़सेट | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Area |
मी॰^2 | 0* | 16,723* | 60.98 | 4,000 | मीटर | आग लगने की जगह |
Temp |
केल्विन | 0* | 32,642* | 0.0549367 | 400 | मीटर | आग का तापमान |
Mask |
मीटर | फ़ायर मास्क की कैटगरी. फ़ायर मास्क इमेज में मौजूद पिक्सल की वैल्यू यह बताती है कि किसी जगह पर आग की स्थिति (जैसे आग लगी है या नहीं, कितनी लगी है) क्या है. इसमें यह जानकारी भी शामिल होती है कि एल्गोरिदम ने उस पिक्सल को किस तरह जांचकर यह नतीजा निकाला है. ये रही आग की छह कैटगरी: अच्छी क्वालिटी वाला फ़ायर पिक्सल या समय-समय पर फ़िल्टर किया गया अच्छी क्वालिटी वाला फ़ायर पिक्सल; सैचुरेटेड फ़ायर पिक्सल या समय-समय पर फ़िल्टर किया गया सैचुरेटेड फ़ायर पिक्सल; बादल से ढका हुआ फ़ायर पिक्सल या समय-समय पर फ़िल्टर किया गया बादल से ढका हुआ फ़ायर पिक्सल; ज़्यादा संभावना वाला फ़ायर पिक्सल या समय-समय पर फ़िल्टर किया गया ज़्यादा संभावना वाला फ़ायर पिक्सल; मध्यम संभावना वाला फ़ायर पिक्सल या समय-समय पर फ़िल्टर किया गया ज़्यादा संभावना वाला फ़ायर पिक्सल; कम संभावना वाला फ़ायर पिक्सल या समय-समय पर फ़िल्टर किया गया ज़्यादा संभावना वाला फ़ायर पिक्सल. समय-समय पर फ़िल्टर किए गए फ़ायर पिक्सल, उन फ़ायर पिक्सल से बनाए जाते हैं जो समय और जगह, दोनों में एक-दूसरे के नज़दीक होते हैं. |
|||||
Power |
मेगावॉट | 0 | 2,00,000 | मीटर | आग की रेडिएटिव पावर |
||
DQF |
0 | 5 | मीटर | डेटा क्वालिटी के फ़्लैग |
मास्क क्लास टेबल
| वैल्यू | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 10 | लाल | वह पिक्सल जहां सैटलाइट ने साफ़-साफ़ आग होने की पुष्टि की है |
| 11 | सफ़ेद | वह पिक्सल जहां आग की तीव्रता इतनी ज़्यादा है कि सैटलाइट सेंसर उसे पूरी तरह से रिकॉर्ड नहीं कर पा रहा है |
| 12 | स्लेटग्रे | बादल से ढकी आग |
| 13 | नारंगी | ज़्यादा संभावना वाली आग |
| 14 | बैंगनी | सामान्य संभावना वाली आग |
| 15 | नीला | कम संभावना वाली आग |
| 30 | गहरा लाल | वह पिक्सल जहां सैटलाइट ने साफ़-साफ़ आग होने की पुष्टि की है, फ़िल्टर किया गया |
| 31 | घोस्टव्हाइट | वह पिक्सल जहां आग की तीव्रता इतनी ज़्यादा है कि सैटलाइट सेंसर उसे पूरी तरह से रिकॉर्ड नहीं कर पा रहा है, फ़िल्टर किया गया |
| 32 | गहरा स्लेटग्रे | बादल से ढकी आग, फ़िल्टर किया गया |
| 33 | गहरा नारंगी | ज़्यादा संभावना वाली आग, फ़िल्टर किया गया |
| 34 | गहरा बैंगनी | सामान्य संभावना वाली आग, फ़िल्टर किया गया |
| 35 | गहरा नीला | कम संभावना वाली आग, फ़िल्टर किया गया |
डीक्यूएफ़ क्लास टेबल
| वैल्यू | रंग | ब्यौरा |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | अच्छी क्वालिटी वाली आग की पहचान |
| 1 | #ff00ff | अच्छी क्वालिटी की बिना आग वाली ज़मीन की पहचान |
| 2 | #0000ff | घने बादलों की वजह से डेटा अमान्य है |
| 3 | #00ffff | सतह के टाइप, सूर्य की रोशनी, एलज़ेडए थ्रेशोल्ड के ज़्यादा होने, पृथ्वी से बाहर होने या इनपुट डेटा मौजूद न होने की वजह से डेटा अमान्य है |
| 4 | #ffff00 | खराब इनपुट डेटा की वजह से डेटा अमान्य है |
| 5 | #ff0000 | एल्गोरिदम के काम न करने की वजह से डेटा अमान्य है |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
एनओएए के डेटा, जानकारी, और प्रॉडक्ट पर कॉपीराइट लागू नहीं होता. फिर चाहे, इन्हें किसी भी तरीके से डिलीवर किया जाए. साथ ही, आम लोगों के इन्हें इस्तेमाल करने पर कोई पाबंदी नहीं होती. डेटा मिलने के बाद, इसका इस्तेमाल किसी भी कानूनी काम के लिए किया जा सकता है.
उद्धरण
Early characterization of the active fire detection products derived from the next generation NPOESS/VIIRS and GOES-R/ABI instruments. Schroeder, W., Csiszar, I., et al, (2010), Early characterization of the active fire detection products derived from the next generation NPOESS/VIIRS and GOES-R/ABI instruments, paper presented at 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Honolulu, HI. doi:10.1109/IGARSS.2010.5650863
Schmit, T., Griffith, P., et al, (2016), A closer look at the ABI on the GOES-R series, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98(4), 681-698. doi:10.1175/BAMS-D-15-00230.1
डीओआई
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कोड एडिटर (JavaScript)
// NOAA GOES-19 full disk fire product for a single time slice. var image = ee.Image('NOAA/GOES/19/FDCF/2025097022020500000'); var fireAreaImage = image.select('Area'); var temperatureImage = image.select('Temp'); var dataQualityFlagsImage = image.select('DQF'); var xMin = -142; // On station as GOES-E var xMax = xMin + 135; Map.setCenter((xMin + xMax) / 2, 15, 3); var geometry = ee.Geometry.Rectangle([xMin, -65, xMax, 65], null, true); var dataQualityFlagsVis = { min: 0, max: 5, palette: [ 'blanchedalmond', // Good quality fire pixel 'olive', // Good quality fire free land 'teal', // Opaque cloud 'darkslateblue', // Bad surface type, sunglint, LZA threshold exceeded, // off Earth, or missing input data 'lemonchiffon', // Bad input data 'burlywood' // Algorithm failure ] }; Map.addLayer( dataQualityFlagsImage, dataQualityFlagsVis, 'Data Quality Flags (DQF)'); var fireAreaVectors = fireAreaImage.reduceToVectors({ geometry: geometry, scale: 2000, geometryType: 'centroid', labelProperty: 'area', maxPixels: 1e10, }); // Fires are small enough that they are difficult to see at the scale of // an entire GOES image. Buffer fires based on area to make them stand out. var fireAreaFeatureCollection = fireAreaVectors.map(function(feature) { return feature.buffer(feature.getNumber('area').add(1).pow(1.76)); }); Map.addLayer(fireAreaFeatureCollection, {color: 'orange'}, 'Fire area (orange)'); var temperatureVector = temperatureImage.reduceToVectors({ geometry: geometry, scale: 2000, geometryType: 'centroid', labelProperty: 'temp', maxPixels: 1e10, }); // Buffer fires based on temperature to make them stand out. var temperature = temperatureVector.map(function(feature) { return feature.buffer(feature.getNumber('temp').add(2).pow(1.3)); }); Map.addLayer(temperature, {color: 'red'}, 'Temperature (red)');