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–2026-05-13T08:00:00Z
- डेटासेट बनाने वाली कंपनी
- केडेंस
- 30 मिनट
- टैग
ब्यौरा
Oya, बारिश की मात्रा का अनुमान लगाने वाला एक ऐसा डेटासेट है जो दुनिया भर के ज़्यादातर हिस्सों के लिए, हाई रिज़ॉल्यूशन में डेटा उपलब्ध कराता है. यह डेटासेट, जियोस्टेशनरी (GEO) सैटलाइट से मिले डेटा के आधार पर तैयार किया जाता है.
Oya मॉडल, GEO सैटलाइट के नेटवर्क 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. इसकी मदद से, 60°N से 60°S तक के इलाकों में बारिश की मात्रा का अनुमान लगाया जाता है.
बारिश होने और न होने के इवेंट के बीच डेटा के असंतुलन को दूर करने के लिए, Oya डीप लर्निंग के दो चरणों वाली प्रोसेस का इस्तेमाल करता है. इसमें दो U-Net मॉडल शामिल हैं: एक, बारिश का पता लगाने के लिए और दूसरा, बारिश की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए. इन मॉडल को, GPM Combined Radar-Radiometer Algorithm (CORRA) v07 के हाई रिज़ॉल्यूशन वाले डेटा का इस्तेमाल करके ट्रेन किया जाता है. इस डेटा को ग्राउंड ट्रुथ के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है. साथ ही, मज़बूती बढ़ाने के लिए, इन्हें IMERG-Final से मिले डेटा पर पहले से ही ट्रेन किया जाता है.
बारिश की सभी इंटेंसिटी के लिए, Oya की परफ़ॉर्मेंस, GEO पर आधारित मौजूदा बेसलाइन की तुलना में बेहतर है. जैसे, PERSIANN DynamicInfrared Rain Rate (PDIR-Now) और Convective Rainfall Rate (CRR). यह, पैसिव माइक्रोवेव (पीएमडब्ल्यू) पर आधारित प्रॉडक्ट से भी बेहतर 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 लेटेंसी होती है. इस डेटासेट में, 2004 से हर आधे घंटे का पुराना रिकॉर्ड शामिल है. इसका स्पेस रिज़ॉल्यूशन 5 कि॰मी॰ है.
सीमाएं:
- भौगोलिक गिरावट: 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 की मात्रा का अनुमान, बादलों की ऊपरी सतह की प्रॉपर्टी के आधार पर लगाता है. यह सीधे तौर पर बारिश की बूंदों को सेंस नहीं करता है. जैसे, रडार या पैसिव माइक्रोवेव इंस्ट्रूमेंट करते हैं.
Google, इस डेटासेट के आने वाले समय में होने वाले अपडेट के बारे में कोई वादा नहीं करता है.
ध्यान दें: Oya: Deep Learning for Accurate Global Precipitation Estimation से जुड़े पेपर की फ़िलहाल, औपचारिक 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 की मात्रा 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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