Set data ini adalah bagian dari Katalog Penayang, dan tidak dikelola oleh Google Earth Engine. Hubungi oya-team@google.com jika ada bug atau lihat set data lainnya dari Katalog Oya. Pelajari lebih lanjut set data Penayang.
- Pemilik Katalog
- Oya
- Ketersediaan Set Data
- 2004-01-01T00:00:00Z–2026-03-27T03:00:00Z
- Produsen Set Data
- Rangkaian Langkah Penjualan
- 30 Menit
- Tag
Deskripsi
Estimasi Presipitasi belum menjalani peninjauan formal oleh teman. Estimasi ini akan segera dirilis di arxiv.**
Oya adalah set data estimasi presipitasi quasi-global dan beresolusi tinggi yang berasal dari pengamatan satelit geostasioner (GEO).
Model Oya menggunakan spektrum lengkap saluran tampak dan inframerah (VIS-IR) dari konstelasi satelit GEO — termasuk GOES-16/18, Meteosat-9/10, dan Himawari-8/9 — untuk menghasilkan estimasi presipitasi yang mencakup 60°N hingga 60°S.
Untuk mengatasi ketidakseimbangan data yang melekat antara peristiwa hujan dan tidak hujan, Oya menggunakan pendekatan deep learning dua tahap. Pendekatan ini menggabungkan dua model U-Net: satu model khusus untuk deteksi presipitasi dan model lainnya untuk Estimasi Presipitasi Kuantitatif (QPE). Model ini dilatih menggunakan data Algoritma Radar-Radiometer Gabungan GPM (CORRA) v07 beresolusi tinggi sebagai ground truth dan dilatih sebelumnya pada pengambilan IMERG-Final untuk meningkatkan ketahanan.
Oya menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan baseline berbasis GEO operasional yang ada, seperti PERSIANN DynamicInfrared Rain Rate (PDIR-Now) dan Convective Rainfall Rate (CRR), di semua intensitas presipitasi. Oya juga mengungguli produk berbasis Passive Microwave (PMW) seperti Integrated Multisatellite Retrievals for GPM (IMERG) Early dan bersaing dengan produk tingkat penelitian seperti IMERG Final, yang memiliki latensi 3,5 bulan. Set data ini mencakup catatan historis setengah jam yang dihasilkan sejak tahun 2004 dengan resolusi spasial 5 km.
Batasan:
- Penurunan Geografis: Akurasi pengambilan tertinggi di zona tropis dan menurun pada lintang yang lebih tinggi. Hal ini disebabkan oleh efek sudut pandang satelit geostasioner, khususnya peredupan anggota badan dan pergeseran paralaks.
- Tantangan Topografi: Model ini menunjukkan penurunan performa di wilayah kering dan dataran tinggi, terutama Dataran Tinggi Tibet.
- Pengamatan Tidak Langsung: Sebagai produk berbasis IR/VIS, Oya menyimpulkan presipitasi dari properti puncak awan, bukan mendeteksi tetesan hujan secara langsung (seperti yang dilakukan oleh instrumen radar atau gelombang mikro pasif).
Google tidak membuat komitmen tentang pembaruan mendatang untuk set data ini.
Band
Band
Ukuran piksel: 5.000 meter (semua band)
| Nama | Unit | Ukuran Piksel | Deskripsi |
|---|---|---|---|
precipitation |
mm/jam | 5.000 meter | Estimasi presipitasi |
Properti Gambar
Properti Gambar
| Nama | Jenis | Deskripsi |
|---|---|---|
| ingestion_time_utc | STRING | Waktu penyerapan. |
Persyaratan Penggunaan
Persyaratan Penggunaan
Mengeksplorasi dengan Earth Engine
Editor Kode (JavaScript)
var imageCollection = ee.ImageCollection( "projects/global-precipitation-nowcast/assets/global_estimation" ); // Select a single estimate. var singleEstimate = imageCollection.filterDate('2022-12-30T12-00').first(); // mask to remove 0 values var masked = singleEstimate.selfMask(); // Display on map. var visParams = { min: 0, max: 15, palette: [ '000096','0064ff', '00b4ff', '33db80', '9beb4a', 'ffeb00', 'ffb300', 'ff6400', 'eb1e00', 'af0000' ] }; Map.addLayer( masked, visParams, "Preciptation retrieval for 2022-12-30T12-00 in mm/hr" );