VIIRS Nighttime Day/Night Band Composites Version 1

NOAA/VIIRS/DNB/MONTHLY_V1/VCMCFG
डेटासेट की उपलब्धता
2012-04-01T00:00:00Z–2026-04-01T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("NOAA/VIIRS/DNB/MONTHLY_V1/VCMCFG")
केडेंस
एक महीना
टैग
dnb eog lights monthly nighttime noaa population viirs visible

ब्यौरा

विज़िबल इंफ़्रारेड इमेजिंग रेडियोमीटर सुइट (वीआईआईआरएस) के डे/नाइट बैंड (डीएनबी) से मिले रात के डेटा का इस्तेमाल करके, हर महीने की औसत रेडियंस कंपोज़िट इमेज.

इन डेटा को हर महीने कंपोज़िट किया जाता है. इसलिए, दुनिया के कई ऐसे इलाके हैं जहां उस महीने के लिए अच्छी क्वालिटी का डेटा कवरेज पाना मुमकिन नहीं है. ऐसा बादलों के छाए रहने की वजह से हो सकता है. खास तौर पर, उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में. इसके अलावा, ऐसा सौर रोशनी की वजह से भी हो सकता है. जैसे, गर्मियों के महीनों में ध्रुवों की ओर. इसलिए, इन डेटा का इस्तेमाल करने वाले लोगों को यह सुझाव दिया जाता है कि वे 'cf_cvg' बैंड का इस्तेमाल करें. साथ ही, औसत रेडियंस इमेज में शून्य वैल्यू को यह न मानें कि कोई लाइट नहीं देखी गई.

वीआईआईआरएस क्लाउड मास्क प्रॉडक्ट (वीसीएम) का इस्तेमाल करके, बादलों के बारे में जानकारी मिलती है. इसके अलावा, स्वैथ के किनारों के आस-पास का डेटा, कंपोज़िट में शामिल नहीं किया जाता है (एग्रीगेशन ज़ोन 29-32). वर्शन 1 में, ऑरोरा, आग, नावों, और अन्य अस्थायी रोशनी को फ़िल्टर नहीं किया गया है. इस सुविधा को डेवलप किया जा रहा है. इसे इस टाइम सीरीज़ के आने वाले वर्शन में शामिल किया जाएगा. इसके अलावा, बैकग्राउंड (बिना रोशनी वाली) वैल्यू से रोशनी को अलग करने का तरीका भी डेवलप किया जा रहा है.

औसत निकालने से पहले, DNB डेटा को फ़िल्टर किया जाता है. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि इसमें ऐसी चीज़ों का डेटा शामिल न हो जिनसे रोशनी पर असर पड़ता है. जैसे, भटकती हुई रोशनी, बिजली, चंद्रमा की रोशनी, और बादलों का ढकाव.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 463.83 मीटर (सभी बैंड)

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
avg_rad नैनोवॉट/एसआर/सें॰मी॰^2 -1.5* 340573* 463.83 मीटर

डीएनबी की चमक की औसत वैल्यू.

cf_cvg 0* 58* 463.83 मीटर

बादल रहित कवरेज; हर पिक्सल में शामिल किए गए कुल ऑब्ज़र्वेशन की संख्या. इस बैंड का इस्तेमाल, उन इलाकों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जहां कम संख्या में ऑब्ज़र्वेशन की गई हैं और क्वालिटी कम है.

* अनुमानित कम से कम या ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

कोलोराडो स्कूल ऑफ़ माइन्स 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. ऊपर दिया गया डेटा, सार्वजनिक डोमेन में मौजूद है. इसे बिना किसी पाबंदी के इस्तेमाल और डिस्ट्रिब्यूट किया जा सकता है.

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/VIIRS/DNB/MONTHLY_V1/VCMCFG')
                  .filter(ee.Filter.date('2017-05-01', '2017-05-31'));
var nighttime = dataset.select('avg_rad');
var nighttimeVis = {min: 0.0, max: 60.0};
Map.setCenter(-77.1056, 38.8904, 8);
Map.addLayer(nighttime, nighttimeVis, 'Nighttime');

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('NOAA/VIIRS/DNB/MONTHLY_V1/VCMCFG').filter(
    ee.Filter.date('2017-05-01', '2017-05-31')
)

nighttime = dataset.select('avg_rad')

nighttime_vis = {'min': 0.0, 'max': 60.0}

m = geemap.Map()
m.set_center(-77.1056, 38.8904, 8)
m.add_layer(nighttime, nighttime_vis, 'Nighttime')
m
कोड एडिटर में खोलें