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VNP21A1N.001: Night Land Surface Temperature and Emissivity Daily 1km [deprecated]
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データセットの利用可能な期間
2012-01-19T00:00:00Z–2024-05-01T00:00:00Z
データセット プロデューサー
USGS EROS センターの NASA LP DAAC
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("NOAA/VIIRS/001/VNP21A1N")
open_in_new
ケイデンス
1 日
タグ
気候
毎日
ケーブルの
nasa
night
noaa
surface
温度
viirs
説明
NASA の Suomi National Polar-Orbiting Partnership(Suomi NPP)の可視赤外撮像機放射計(VIIRS)の地表温度と放射率(LST&E)の夜間バージョン 1 プロダクト(VNP21A1N)は、夜間のレベル 2 グリッド(L2G)中間プロダクトから毎日コンパイルされます。
L2G プロセスは、毎日の VNP21 スワス グラニュールを正弦波 MODIS グリッドにマッピングし、特定の夜のグリッド セルと重複するすべての観測値を保存します。VNP21A1 アルゴリズムは、各セルについてこれらのすべての観測値を分類し、LST の精度が高いすべての雲のない観測値の平均として最終的な LST 値を推定します。この平均化では、観測範囲が特定のしきい値(15%)を超える観測のみが考慮されます。
ドキュメント:
バンド
ピクセルサイズ
1,000 メートル
バンド
名前
単位
ピクセルサイズ
説明
LST_1KM
K
メートル
1 日の地表温度(1 km)。
QC
メートル
LST と放射率の毎日の品質管理
QC のビットマスク
ビット 0 ~ 1: 必須の QA フラグ
0: ピクセルが生成され、品質は良好で、QA 情報は不要
1: Pixel が作成されたが、品質が信頼できない
2: 雲により Google Pixel が生成されない
3: 雲以外の理由によりピクセルが生成されない
ビット 2 ~ 3: データ品質フラグ
0: L1B バンド 14、15、16 のデータ品質が良好
1: ドット抜け
2: 比較的正確に調整されている
3: キャリブレーションが不適切で、TES 処理がスキップされた
ビット 4 ~ 5: 雲フラグ
0: 雲なし
1: 薄い巻雲
2: 最寄りの雲から 2 ピクセル以内のピクセル
3: 曇ったピクセル
ビット 6 ~ 7: イテレーション
0: 収束が遅い
1: Nominal
2: Nominal
3: 高速
ビット 8 ~ 9: 大気の不透明度
0: ≥3(暖かく湿った空気、または冷たい陸地)
1: 0.2 ~ 0.3(公称値)
2: 0.1 ~ 0.2(公称値)
3: <0.1(乾燥したピクセル、または高地のピクセル)
ビット 10 ~ 11: MMD
0: >0.15(ほとんどのケイ酸塩岩)
1: 0.1 ~ 0.15(岩、砂、一部の土壌)
2: 0.03 - 0.1(主に土壌、混合ピクセル)
3: <0.03(植生、雪、水、氷、一部の土壌)
ビット 12 ~ 13: 放射率の精度
0: >0.02(パフォーマンスが低い)
1: 0.015 ~ 0.02(パフォーマンスが低い)
2: 0.01 ~ 0.015(パフォーマンス良好)
3: <0.01(優れたパフォーマンス)
ビット 14 ~ 15: LST の精度
0: >2K(パフォーマンスが低い)
1: 1.5 - 2K(パフォーマンスがわずかに向上)
2: 1 - 1.5K(パフォーマンス良好)
3: <1K(優れたパフォーマンス)
Emis_14
メートル
M14 の 1 日の放射率
Emis_15
メートル
1 日の M15 放射率
Emis_16
メートル
M16 の 1 日の放射率
View_Angle
度
メートル
LST の天頂角を表示する
View_Time
h
メートル
LST 観測時間
利用規約
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コードエディタ(JavaScript)
var dataset = ee . ImageCollection ( 'NOAA/VIIRS/001/VNP21A1N' )
. filter ( ee . Filter . date ( '2022-11-01' , '2022-12-01' ));
var visualization = {
bands : [ 'LST_1KM' ],
min : 200 ,
max : 300 ,
palette : [
'a50026' ,
'd73027' ,
'f46d43' ,
'fdae61' ,
'fee08b' ,
'ffffbf' ,
'd9ef8b' ,
'a6d96a' ,
'66bd63' ,
'1a9850' ,
'006837' ,
]
};
Map . setCenter ( 41.2 , 38.84 , 3 );
Map . addLayer ( dataset , visualization , 'LST' );
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