- Dataset-Verfügbarkeit
- 2001-03-01T00:00:00Z–2015-06-01T00:00:00Z
- Dataset-Produzent
- Oxford Malaria Atlas Project
- Intervall
- 1 Monat
- Tags
Beschreibung
Das zugrunde liegende Dataset für dieses Tagesprodukt sind MODIS-Daten zur Landoberflächentemperatur (MOD11A2). Lücken wurden mithilfe des in Weiss et al. (2014) beschriebenen Ansatzes gefüllt, um fehlende Daten zu eliminieren, die durch Faktoren wie Wolkenbedeckung verursacht wurden. 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 |
°C | -74,03* | 63,87* | Meter | Der Mittelwert der Geländeoberflächentemperatur am Tag für jedes aggregierte Pixel. |
FilledProportion |
% | 0* | 100* | Meter | Ein Band zur Qualitätskontrolle, das den Prozentsatz der einzelnen resultierenden Pixel angibt, die aus Rohdaten bestehen (im Gegensatz zu schätzungsbasierten Lückenfüllungen). |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitationen
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.
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('Oxford/MAP/LST_Day_5km_Monthly') .filter(ee.Filter.date('2015-01-01', '2015-12-31')); var daytimeLandSurfaceTemp = dataset.select('Mean'); var visParams = { min: -20.0, max: 50.0, palette: [ '800080', '0000ab', '0000ff', '008000', '19ff2b', 'a8f7ff', 'ffff00', 'd6d600', 'ffa500', 'ff6b01', 'ff0000' ], }; Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1); Map.addLayer( daytimeLandSurfaceTemp, visParams, 'Daytime Land Surface Temperature');