
- Disponibilidade de conjuntos de dados
- 1999-06-30T00:00:00Z–2002-09-04T00:00:00Z
- Provedor de conjunto de dados
- USGS
- Tags
Descrição
O mosaico de imagens do Landsat da Antártica (LIMA, na sigla em inglês) é um mosaico contínuo e praticamente sem nuvens criado com cenas processadas do Landsat 7 ETM+.
As cenas processadas do Landsat (16 bits) são cenas do NLAPS de nível 1Gt convertidas para 16 bits, processadas com correção de ângulo solar e convertidas em valores de refletância (Bindschadler 2008).
Cada cena do Landsat é processada com dados de elevação e correção de ângulo solar para garantir que os recursos da superfície sejam representados com precisão. O ângulo do sol na Antártica dá a aparência de um sol se pondo. Devido ao baixo ângulo do sol, conforme o Landsat passa pela Antártica, as bordas externas do continente parecem mais claras do que as áreas mais próximas ao Polo Sul. Por isso, as cenas têm áreas claras e escuras. Ângulos de sol e sombras inconsistentes foram corrigidos nessas cenas. Sem esse processo, a fusão produziria uma colcha de retalhos de cenas, já que cada uma teria um lado mais claro e outro mais escuro.
Esta é uma tabela que contém metadados para a coleção de imagens USGS/LIMA/SR.
Esquema da tabela
Esquema da tabela
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
ACQ_DATE | STRING | Data de aquisição no formato AAAA-MM-DD |
CAMINHO | INT | Caminho do WRS |
POLY_ID | INT | ID exclusivo atribuído a um polígono |
Todos os outros países | INT | Linha do WRS |
SCENE_ID | STRING | ID da cena |
SENSOR | STRING | Sensor |
ESPAÇO | STRING | Nome do satélite usado para coletar dados |
Termos de Uso
Termos de Uso
Essas imagens estão em domínio público e podem ser usadas livremente e sem atribuição. No entanto, agradecemos muito o crédito ao projeto Landsat Image Mosaic of Antarctica (LIMA).
Citações
Bindschadler, R., Vornberger, P., Fleming, A., Fox, A., Mullins, J., Binnie, D., Paulson, S., Granneman, B., and Gorodetzky, D., 2008, The Landsat Image Mosaic of Antarctica, Remote Sensing of Environment, 112, pp. 4214-4226. PDF
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Editor de código (JavaScript)
var dataset = ee.FeatureCollection('USGS/LIMA/SR_METADATA'); // Calculate the age of each feature by subtracting // the acquisition date from "today". var feature_ages = dataset.map( function(feature) { var today = ee.Date.fromYMD(2024, 1, 12); var acq_date = ee.Date.parse( 'yyyy-MM-dd', feature.get('ACQ_DATE')); var diff = today.difference(acq_date, 'day'); return feature.set({'ACQ_AGE': diff}); } ); // Reduce by calculating the smallest ACQ_AGE, // which gives the most recent acquisition date for // that area. var reduced_ages = feature_ages.reduceToImage({ properties: ['ACQ_AGE'], reducer: ee.Reducer.min() }); var reduced_ages_vis = { min: 6000, max: 9000, palette: ['00ff00', 'ff0000'], }; var lon = -43.6; var lat = -74.2; var gray = 150; var background = ee.Image.rgb(gray, gray, gray).visualize({min: 0, max: 255}); Map.setCenter(lon, lat, 2); Map.addLayer( reduced_ages, reduced_ages_vis, 'Acquisition Age');