यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, oya-team@google.com पर संपर्क करें या Oya कैटलॉग से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- Oya
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2004-01-01T00:00:00Z–2026-05-10T08:30:00Z
- डेटासेट बनाने वाली कंपनी
- केडेंस
- 30 मिनट
- टैग
ब्यौरा
Oya, दुनिया भर में बारिश या बर्फ़बारी की जानकारी देने वाला एक हाई रिज़ॉल्यूशन डेटासेट है. इसे जियोस्टेशनरी (GEO) सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर तैयार किया गया है.
Oya मॉडल, GEO सैटलाइट के तारामंडल से मिले विज़िबल और इन्फ़्रारेड (वीआईएस-आईआर) चैनलों के पूरे स्पेक्ट्रम का इस्तेमाल करता है. इसमें GOES-16/18, Meteosat-9/10, और Himawari-8/9 शामिल हैं. इनकी मदद से, 60°N से 60°S तक के इलाकों में बारिश या बर्फ़बारी की जानकारी दी जाती है.
बारिश या बर्फ़बारी होने और न होने के डेटा के बीच मौजूद अंतर को कम करने के लिए, Oya डीप लर्निंग के दो चरणों वाली प्रोसेस का इस्तेमाल करता है. इसमें दो U-Net मॉडल शामिल हैं: एक मॉडल, बारिश या बर्फ़बारी का पता लगाने के लिए और दूसरा, बारिश या बर्फ़बारी की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए. इन मॉडल को, GPM Combined Radar-Radiometer Algorithm (CORRA) v07 के हाई रिज़ॉल्यूशन डेटा का इस्तेमाल करके ट्रेन किया जाता है. साथ ही, इन्हें IMERG-Final से मिले डेटा के आधार पर पहले से ही ट्रेन किया जाता है, ताकि ये बेहतर तरीके से काम कर सकें.
Oya, बारिश या बर्फ़बारी की हर इंटेंसिटी के लिए, मौजूदा GEO-आधारित बेसलाइन की तुलना में बेहतर परफ़ॉर्म करता है. जैसे, PERSIANN DynamicInfrared Rain Rate (PDIR-Now) और Convective Rainfall Rate (CRR). यह Passive Microwave (PMW) पर आधारित प्रॉडक्ट से भी बेहतर परफ़ॉर्म करता है. जैसे, Integrated Multisatellite Retrievals for GPM (IMERG) Early. साथ ही, यह रिसर्च-ग्रेड प्रॉडक्ट के मुकाबले भी बेहतर है. जैसे, IMERG Final, जिसमें 3.5 महीने की लेटेन्सी होती है. इस डेटासेट में, 5 कि॰मी॰ के स्पैटियल रिज़ॉल्यूशन के साथ, 2004 से हर आधे घंटे का पुराना रिकॉर्ड शामिल है.
सीमाएं:
- जियोग्राफ़िक डिक्लाइन: डेटा पाने की सटीक दर, ट्रॉपिकल ज़ोन में सबसे ज़्यादा होती है. वहीं, ज़्यादा अक्षांश वाले इलाकों में यह दर कम हो जाती है. इसकी वजह, जियोस्टेशनरी सैटलाइट के व्यूइंग ऐंगल के इफ़ेक्ट हैं. खास तौर पर, लिंब डार्केनिंग और पैरेलेक्स शिफ़्ट.
- टपोग्राफ़िक चुनौतियां: यह मॉडल, सूखे और ज़्यादा ऊंचाई वाले इलाकों में कम परफ़ॉर्म करता है. खास तौर पर, तिब्बती पठार.
- अप्रत्यक्ष निगरानी: Oya, आईआर/वीआईएस पर आधारित प्रॉडक्ट है. इसलिए, यह बारिश या बर्फ़बारी का अनुमान, बादलों की ऊपरी सतह की प्रॉपर्टी के आधार पर लगाता है. यह सीधे तौर पर बारिश की बूंदों को सेंस नहीं करता. जैसे, रडार या पैसिव माइक्रोवेव इंस्ट्रूमेंट करते हैं.
Google, इस डेटासेट के फ़्यूचर अपडेट के बारे में कोई वादा नहीं करता है.
ध्यान दें: Oya: Deep Learning for Accurate Global Precipitation Estimation से जुड़े पेपर की फ़िलहाल, समीक्षा नहीं की गई है. इसे जल्द ही arxiv पर रिलीज़ किया जाएगा.
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 5,000 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|
precipitation |
मिमी/घंटा | 5,000 मीटर | बारिश या बर्फ़बारी का अनुमान |
इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| ingestion_time_utc | STRING | डेटा को शामिल करने का समय. |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (JavaScript)
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