- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 2001-02-01T00:00:00Z–2015-01-01T00:00:00Z
- Nhà sản xuất tập dữ liệu
- Dự án Bản đồ bệnh sốt rét của Oxford
- Tần suất
- 1 tháng
- Thẻ
Mô tả
Tập dữ liệu Độ ẩm của nắp có tua (TCW) được lấp đầy khoảng trống này được tạo bằng cách áp dụng các phương trình nắp có tua được xác định trong Lobser và Cohen (2007) cho hình ảnh được điều chỉnh BRDF của MODIS (MCD43B4). Dữ liệu thu được được điền vào khoảng trống bằng phương pháp được nêu trong Weiss et al. (2014) để loại bỏ dữ liệu bị thiếu do các yếu tố như độ che phủ của mây, sau đó dữ liệu được tổng hợp theo thời gian và không gian để tạo ra sản phẩm ≈5km hằng tháng.
Tập dữ liệu này do Harry Gibson và Daniel Weiss thuộc Dự án Bản đồ bệnh sốt rét (Viện Dữ liệu lớn, Đại học Oxford, Vương quốc Anh, https://malariaatlas.org/) tạo ra.
Băng tần
Băng tần
Kích thước pixel: 5.000 mét (tất cả các dải tần)
| Tên | Đơn vị | Tối thiểu | Tối đa | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|---|---|---|
Mean |
-0,84* | 0,96* | 5.000 mét | Giá trị trung bình của Độ ẩm của mũ có tua cho mỗi pixel được tổng hợp. |
|
FilledProportion |
% | 0* | 100* | 5.000 mét | Một dải kiểm soát chất lượng cho biết tỷ lệ phần trăm của từng pixel kết quả được tạo thành từ dữ liệu thô (thay vì các giá trị ước tính được điền vào khoảng trống). |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Trích dẫn
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 (Một phương pháp hiệu quả để lấp đầy khoảng trống trong chuỗi thời gian được cảm biến từ xa ở quy mô lục địa). ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 98, 106-118.
Lobser, S.E. & Cohen, W.B. (2007) MODIS tasselled cap: land cover characteristics expressed through transformed MODIS data. International Journal of Remote Sensing, 28, 5079-5101.
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('Oxford/MAP/TCW_5km_Monthly') .filter(ee.Filter.date('2013-01-01', '2013-12-31')); var tcw = dataset.select('Mean'); var tcwVis = { min: -0.6, max: 0.5, palette: [ 'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201', '004c00', '011301' ], }; Map.setCenter(-44.65, 22.59, 2); Map.addLayer(tcw, tcwVis, 'TCW');