PROBA-V C0 Top Of Canopy Daily Synthesis 333m [deprecated]

VITO/PROBAV/S1_TOC_333M
資料集開放期間
2013-10-17T00:00:00Z–2016-12-14T00:00:00Z
資料集產生者
Earth Engine 程式碼片段
ee.ImageCollection("VITO/PROBAV/S1_TOC_333M")
觀測頻率
1 天
標記
esa
多光譜
nir
proba
probav
satellite-imagery
swir
vito

說明

Proba-V 是一項衛星任務,負責繪製土地覆蓋和植被生長地圖。這項儀器的設計目的是延續 SPOT-4 和 SPOT-5 任務的 VGT 光學儀器。

感應器會收集三個 VNIR (可見光和近紅外線) 波段和一個 SWIR (短波紅外線) 光譜波段的資料,視野範圍達 2250 公里。每 2 天產生一次全球影像,解析度為 300 公尺;每 5 天產生一次正射影像,解析度為 100 公尺。這些圖片稍後會合成,產生每日合成資料集。如要瞭解合成和修正大氣層程序的說明,請參閱使用者手冊。

這個資料集提供的反射率以數位計數值 (DN) 呈現,必須按照使用者手冊第 4.6.1 節的指南轉換。

頻帶

波段

像素大小:333 公尺 (所有頻段)

名稱 單位 像素大小 波長 說明
RED 333 公尺 658 奈米,半高全寬:82 奈米

冠層頂部反射率 RED 管道

NIR 333 公尺 834 奈米,半高全寬:121 奈米

冠層頂部反射率近紅外線通道

BLUE 333 公尺 460 奈米,半高全寬:42 奈米

冠層反射率藍色色版頂端

SWIR 333 公尺 1610 奈米,半高全寬:89 奈米

冠層頂部反射率 SWIR 頻道

NDVI 333 公尺 無

常態化差異植被指數

SZA 度 333 公尺 無

太陽天頂角

SAA 度 333 公尺 無

太陽方位角

SWIRVAA 度 333 公尺 無

查看 SWIR 偵測器的方位角

SWIRVZA 度 333 公尺 無

SWIR 偵測器觀測天頂角

VNIRVAA 度 333 公尺 無

VNIR 偵測器的觀測方位角

VNIRVZA 度 333 公尺 無

VNIR 偵測器的觀測天頂角

SM 333 公尺 無

品質 / 資訊頻段。

TIME 分鐘 333 公尺 無

自開始收集這個影像集圖像以來經過的時間

圖片屬性

影像屬性

名稱 類型 說明
ARCHIVING_DATE STRING

封存日期

CLOUD_COVER_PERCENTAGE DOUBLE

雲量百分比

LAND_PERCENTAGE DOUBLE

土地百分比

MISSING_DATA_PERCENTAGE DOUBLE

缺少資料百分比

PROBAV_ATMCORR_SMAC_VERSION STRING

大氣校正演算法的初始版本

PROBAV_CLOUDICESNOWDETECTION_VERSION STRING

雲朵和降雪/結冰偵測演算法的初始版本

PROBAV_COMPOSITING_MVC_VERSION STRING

MVC 合成演算法的初始版本

PROBAV_GEOMODELLING_VERSION STRING

幾何建模演算法的初始版本

PROBAV_MAPPING_VERSION STRING

投影演算法的初始版本

PROBAV_MOSAIC_VERSION STRING

拼接演算法的初始版本

PROBAV_RADIOMODELLING_VERSION STRING

放射量建模演算法的初始版本

PROBAV_SHADOWDETECTION_VERSION STRING

陰影偵測演算法的初始版本

PRODUCT_VERSION STRING

產品版本

SNOW_COVER_PERCENTAGE DOUBLE

積雪覆蓋率

使用條款

使用條款

PROBA-V 300 公尺和 100 公尺資料可免費使用,但僅限 1 個月前的資料。

參考資料

參考資料:
  • Copyright ESA-BELSPO, produced by Vito

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('VITO/PROBAV/S1_TOC_333M');

var visualization = {
  bands: ['RED', 'NIR', 'BLUE'],
  min: 20.0,
  max: 2000.0,
};

Map.setCenter(17.93, 7.71, 2);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'False Color');
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