
- Dataset-Verfügbarkeit
- 2001-02-01T00:00:00Z–2015-06-01T00:00:00Z
- Dataset-Anbieter
- Oxford Malaria Atlas Project
- Cadence
- 1 Monat
- Tags
Beschreibung
Das zugrunde liegende Dataset für dieses Produkt „Enhanced Vegetation Index (EVI)“ besteht aus MODIS-Bildern, die BRDF-korrigiert wurden (MCD43B4). Lücken wurden mithilfe des in Weiss et al. (2014) beschriebenen Ansatzes gefüllt, um fehlende Daten aufgrund von Faktoren wie Wolkenbedeckung zu eliminieren. Die lückenlosen Ausgaben wurden dann zeitlich und räumlich aggregiert, um das monatliche Produkt mit einer Auflösung von etwa 5 km zu erstellen.
Dieses Dataset wurde von Harry Gibson und Daniel Weiss vom Malaria Atlas Project (Big Data Institute, University of Oxford, Vereinigtes Königreich, https://malariaatlas.org/) erstellt.
Bänder
Pixelgröße
5.000 Meter
Bänder
Name | Einheiten | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
---|---|---|---|---|---|
Mean |
0* | 1* | Meter | Der Mittelwert des erweiterten Vegetationsindex für jeden aggregierten Pixel. |
|
FilledProportion |
% | 0* | 100* | Meter | Ein Qualitätskontrollbereich, der den Prozentsatz der einzelnen resultierenden Pixel angibt, die aus Rohdaten bestehen (im Gegensatz zu schätzungsbasierten Daten). |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
Weiss, D.J., P.M. Atkinson, S. Bhatt, B. Mappin, S.I. Hay & P.W. Gething (2014) An effective approach for gap-filling continental scale remotely sensed time-series. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 98, 106–118.
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var dataset = ee.ImageCollection('Oxford/MAP/EVI_5km_Monthly') .filter(ee.Filter.date('2015-01-01', '2015-12-31')); var evi = dataset.select('Mean'); var eviVis = { min: 0.0, max: 1.0, palette: [ 'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201', '004c00', '011301' ], }; Map.setCenter(-60.5, -20.0, 2); Map.addLayer(evi, eviVis, 'EVI');