GOES-19 MCMIPM Series ABI Level 2 Cloud and Moisture Imagery Mesoscale

NOAA/GOES/19/MCMIPM
資料集可用性
2025-04-07T00:00:00Z–2025-10-25T18:29:26Z
資料集供應來源
Earth Engine 程式碼片段
ee.ImageCollection("NOAA/GOES/19/MCMIPM")
頻率
10 分鐘
標記
abi atmosphere goes goes-19 goes-east goes-u mcmip nesdis noaa ospo satellite-imagery weather

說明

雲和濕度圖像產品的解析度皆為 2 公里。1 到 6 波段是反射波段。無因次的「反射率」量會以太陽天頂角進行正規化。這些波段支援雲層、植被、雪/冰和氣膠的特徵。7 至 16 波段為發射波段。大氣層頂端 (TOA) 的亮度溫度是以克耳文 (K) 為單位測量，根據發射特性，這些波段可用於支援地表、雲層、水蒸氣、臭氧、火山灰和灰塵。

網域 1 和 2 的位置會隨時間變更。

GOES-19 的作業資料製作於 2025 年 4 月 7 日開始。此日期前的任何資料皆為暫時性資料。

README 檔案

NOAA 的衛星和產品作業辦公室設有「一般衛星訊息」資訊管道，提供狀態更新。

波段

像素大小
2000 公尺

波段

名稱 單位 最小值 最大值 像素大小 波長 說明
CMI_C01 反射率因子 0 1.3 公尺 0.45-0.49 微米

可見 - 藍色

陸地和沿海水域的日間氣膠分布圖。
DQF_C01 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C02 反射因數 0 1.3 公尺 0.59-0.69 微米

可見 - 紅色

日間雲、霧、日照、風
DQF_C02 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C03 反射因數 0 1.3 公尺 0.846-0.885 微米

近紅外線 - 植被

日間植被、燒傷痕跡、水域上的氣膠、風場
DQF_C03 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C04 反射因數 0 1.3 公尺 1.371-1.386 微米

近紅外線 - 卷雲

日間卷雲
DQF_C04 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C05 反射因數 0 1.3 公尺 1.58-1.64 微米

近紅外線 - 雪/冰

日間雲頂相態與粒子大小，以及雪量
DQF_C05 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C06 反射因數 0 1.3 公尺 2.225-2.275 微米

近紅外線 - 雲粒子大小

日間陸地、雲層特性、粒子大小、植被、雪量
DQF_C06 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C07 K 197.31 411.86 公尺 3.80-4.00 微米

紅外線 - 大氣窗

亮度
DQF_C07 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C08 K 138.05 311.06 公尺 5.77-6.6 微米

紅外線 - 高層水氣

高層大氣水氣、風場、降雨

亮度
DQF_C08 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C09 K 137.7 311.08 公尺 6.75-7.15 微米

紅外線 - 中層水氣

中層大氣水氣、風場、降雨

亮度
DQF_C09 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C10 K 126.91 331.2 公尺 7.24-7.44 微米

紅外線 - 低層水氣

低層水氣、風場和二氧化硫

亮度
DQF_C10 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C11 K 127.69 341.3 公尺 8.3-8.7 微米

紅外線 - 雲頂相態

總水量 (用於判別穩定性、雲相、灰塵、二氧化硫、降雨量)

亮度
DQF_C11 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C12 K 117.49 311.06 公尺 9.42-9.8 微米

紅外線 - 臭氧

總臭氧、亂流、風場
DQF_C12 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C13 K 89.62 341.27 公尺 10.1-10.6 微米

紅外線 -「乾淨」長波窗

地表和雲量

亮度
DQF_C13 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C14 K 96.19 341.28 公尺 10.8-11.6 微米

紅外線 - 長波窗

影像、海面溫度、雲量、降雨量

亮度
DQF_C14 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C15 K 97.38 341.28 公尺 11.8-12.8 微米

紅外線「不乾淨」長波窗

總水量、火山灰、海面溫度

亮度
DQF_C15 0 4 公尺 無

資料品質標記
CMI_C16 K 92.7 318.26 公尺 13.0-13.6 微米

紅外線 - 二氧化碳 長波

氣溫、雲高

亮度
DQF_C16 0 4 公尺 無

資料品質標記

DQF_C01 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C02 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C03 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C04 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C05 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C06 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C07 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C08 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C09 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C10 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C11 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

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焦平面溫度超標

DQF_C12 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C13 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C14 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C15 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

DQF_C16 類別表

值 顏色 說明
0 #ffffff

良好像素
1 #ff00ff

有條件的可用像素
2 #0000ff

超出範圍的像素
3 #00ffff

沒有值的像素
4 #ffff00

焦平面溫度超標

影像屬性

影像屬性

名稱 類型 說明
CMI_C01_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C01 值上的偏移量
CMI_C01_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C01 值相乘的比例
CMI_C02_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C02 值上的偏移量
CMI_C02_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C02 值相乘的比例
CMI_C03_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C03 值上的偏移量
CMI_C03_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C03 值相乘的比例
CMI_C04_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C04 值上的偏移量
CMI_C04_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C04 值相乘的比例
CMI_C05_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C05 值上的偏移量
CMI_C05_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C05 值相乘的比例
CMI_C06_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C06 值上的偏移量
CMI_C06_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C06 值相乘的比例
CMI_C07_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C07 值上的偏移量
CMI_C07_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C07 值相乘的比例
CMI_C08_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C08 值上的偏移量
CMI_C08_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C08 值相乘的比例
CMI_C09_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C09 值上的偏移量
CMI_C09_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C09 值相乘的比例
CMI_C10_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C10 值上的偏移量
CMI_C10_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C10 值相乘的比例
CMI_C11_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C11 值上的偏移量
CMI_C11_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C11 值相乘的比例
CMI_C12_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C12 值上的偏移量
CMI_C12_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C12 值相乘的比例
CMI_C13_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C13 值上的偏移量
CMI_C13_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C13 值相乘的比例
CMI_C14_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C141 值上的偏移量
CMI_C14_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C14 值相乘的比例
CMI_C15_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C15 值上的偏移量
CMI_C15_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C15 值相乘的比例
CMI_C16_offset DOUBLE

要加在縮放後 CMI_C16 值上的偏移量
CMI_C16_scale DOUBLE

要與原始 CMI_C16 值相乘的比例

使用條款

使用條款

無論傳送方式為何，NOAA 資料、資訊和產品均不受著作權限制，可供大眾隨意使用，且取得前述資源後，即可用於任何合法用途。

引用內容

參考資料：

  • Bah, Gunshor, Schmit, Generation of GOES-16 True Color Imagery without a Green Band, 2018. doi:10.1029/2018EA000379

  • Product User Guide (PUG) Volume 5, L2+ Products.

  • 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

DOI

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (JavaScript)

// Demonstrates displaying GOES-19 Mesoscale images.

// Band names.
var BLUE = 'CMI_C01';
var RED = 'CMI_C02';
var VEGGIE = 'CMI_C03';
var GREEN = 'GREEN';

/**
 * Properly scales an MCMIPM image.
 *
 * @param {ee.Image} image An unaltered MCMIPM image.
 * @return {ee.Image}
 */
var applyScaleAndOffset = function(image) {
  var names = image.select('CMI_C..').bandNames();

  // Scale the radiance bands using the image's metadata.
  var scales = names.map(function(name) {
    return image.getNumber(ee.String(name).cat('_scale'));
  });
  var offsets = names.map(function(name) {
    return image.getNumber(ee.String(name).cat('_offset'));
  });
  var scaled = image.select('CMI_C..')
                   .multiply(ee.Image.constant(scales))
                   .add(ee.Image.constant(offsets));

  return image.addBands({srcImg: scaled, overwrite: true});
};

/**
 * Computes and adds a green radiance band to a MCMIPM image.
 *
 * The image must already have been properly scaled via applyScaleAndOffset.
 *
 * For more information on computing the green band, see:
 *   https://doi.org/10.1029/2018EA000379
 *
 * @param {ee.Image} image An image to add a green radiance band to. It
 *     must be the result of the applyScaleAndOffset function.
 * @return {ee.Image}
 */
var addGreenBand = function(image) {
  function toBandExpression(bandName) { return 'b(\'' + bandName + '\')'; }

  var B_BLUE = toBandExpression(BLUE);
  var B_RED = toBandExpression(RED);
  var B_VEGGIE = toBandExpression(VEGGIE);

  // Green = 0.45 * Red + 0.10 * NIR + 0.45 * Blue
  var GREEN_EXPR = GREEN + ' = 0.45 * ' + B_RED + ' + 0.10 * ' + B_VEGGIE +
      ' + 0.45 * ' + B_BLUE;

  var green = image.expression(GREEN_EXPR).select(GREEN);
  return image.addBands(green);
};


var COLLECTION = 'NOAA/GOES/19/MCMIPM';

// Select a subset of the collection, correct the values, and add a green band.
var START = ee.Date('2025-04-07T20:40:00');
var END = START.advance(10, 'minutes');
var collection = ee.ImageCollection(COLLECTION)
  .filterDate(START, END)
  .map(applyScaleAndOffset)
  .map(addGreenBand);

// Separates the two domains.
var domain1_col = collection.filter('domain == 1');
var domain2_col = collection.filter('domain == 2');

// Note that there are 20 assets, 10 in each domain.
var size = ee.String('sizes: collection = ').cat(collection.size());
var size1 = ee.String('domain1 = ').cat(domain1_col.size());
var size2 = ee.String('domain2 = ').cat(domain2_col.size());
print(size.cat('  →  ').cat(size1).cat(' and ').cat(size2));

// Visualization parameters.
var goesRgbViz = { bands: [RED, GREEN, BLUE], min: 0.0, max: 0.38, gamma: 1.3 };

// Displays a sample image from domain 1 and 2.
Map.addLayer(domain1_col.first(), goesRgbViz, 'Domain 1');
Map.addLayer(domain2_col.first(), goesRgbViz, 'Domain 2');

Map.setCenter(-86, 39, 5);
在程式碼編輯器中開啟
雲量和濕度影像產品的解析度皆為 2 公里。1 到 6 波段是反射波段。無因次的「反射率因子」數值會根據太陽天頂角進行正規化。這些波段有助於雲量、植被、雪/冰及氣溶膠的特性判別。7 至 16 波段為發射波段。大氣層頂端 (TOA) 的亮度溫度是…
NOAA/GOES/19/MCMIPM, abi,atmosphere,goes,goes-19,goes-east,goes-u,mcmip,nesdis,noaa,ospo,satellite-imagery,weather
2025-04-07T00:00:00Z/2025-10-25T18:29:26Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine