EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index (Annual 1km)

projects/malariaatlasproject/assets/EVI_v061/1km/Annual
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Kataloginhaber
The Malaria Atlas Project
Dataset-Verfügbarkeit
2001-02-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
Dataset-Anbieter
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The Malaria Atlas Project
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("projects/malariaatlasproject/assets/EVI_v061/1km/Annual")
Intervall
1 Jahr
Tags
evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices

Beschreibung

Das zugrunde liegende Dataset für dieses Produkt „Enhanced Vegetation Index (EVI)“ besteht aus MODIS-Bildern, die BRDF-korrigiert wurden (MCD43B4). Lücken wurden mithilfe des in Weiss et al. (2014) beschriebenen Ansatzes gefüllt, um fehlende Daten aufgrund von Faktoren wie Wolkenbedeckung zu eliminieren. Nach dem Schließen der Lücken wurden die Daten auf die Grenzwerte [0, 1] begrenzt, um gültige Werte zu erhalten.

Die lückenhaften 8‑Tages-Ausgaben mit einer Auflösung von etwa 1 km werden dann zeitlich aggregiert, um monatliche und jährliche Produkte zu erstellen.

Bänder

Pixelgröße
5.000 Meter

Bänder

Name Min. Max. Pixelgröße Beschreibung
Mean 0* 1* Meter

Der Mittelwert des erweiterten Vegetationsindex für jeden aggregierten Pixel.
* geschätzter Mindest- oder Höchstwert

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

CC-BY-NC-SA-4.0

Zitate

Zitate:

  • Weiss, D.J., P.M. Atkinson, S. Bhatt, B. Mappin, S.I., Hay, S.I. und Gething, P.W. (2014). An effective approach for gap-filling continental scale remotely sensed time-series. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 98, 106–118. doi:10.1016/j.isprsjprs.2014.10.001

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Code-Editor (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('projects/malariaatlasproject/assets/EVI_v061/1km/Annual')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-01-01', '2023-01-01'));
var means = dataset.select('Mean');
var visParams = {
  min: 0.0,
  max: 1.0,
  palette: ['ffffff','fcd163','99b718','66a000','3e8601','207401','056201','004c00','011301'],
};
Map.setCenter(0, 0, 2);
Map.addLayer(means, visParams, 'Annual EVI: Malaria Atlas Project Gap-Filled Enhanced Vegetation Index');
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Das zugrunde liegende Dataset für dieses EVI-Produkt (Enhanced Vegetation Index) besteht aus MODIS-Bildern, die BRDF-korrigiert wurden (MCD43B4). Lücken wurden mithilfe des in Weiss et al. (2014) beschriebenen Ansatzes gefüllt, um fehlende Daten zu eliminieren, die durch Faktoren wie Wolkenbedeckung verursacht wurden. Nach dem Schließen von Lücken wurden die Daten auf die Grenzwerte [0, 1] begrenzt, um …
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