About Earth Timelapse

Набор данных Earth Timelapse представляет собой визуальную запись изменений на планете за четыре десятилетия, с 1984 по 2022 год. Синтезированный Google на основе петабайтов космических наблюдений, полученных в ходе миссий NASA/USGS Landsat (Landsat 4, 5, 7, 8 и 9) и созвездия ESA Copernicus Sentinel-2, набор данных предлагается в виде ежегодных мозаик для визуальной интерпретации.

Ежегодные мозаики представляют собой глобально полные, заполненные пробелы и замаскированные водой визуальные базовые карты, которые используются в интерактивном общедоступном средстве просмотра таймлапсов Google Earth. Пробелы в наблюдениях до 1999 года плавно восстанавливаются с помощью попиксельной временной линейной регрессионной интерполяции по смежным действительным годам наблюдений. Открытые океанские воды заменены стилизованной батиметрией с затененным рельефом NOAA ETOPO1 и глобальным маскированием воды (с использованием наборов данных Hansen GFC и MOD44W). Эти данные подходят для: визуальной интерпретации, образовательного повествования, базового картографирования или экспорта пользовательского видео.

Эпохи пространственного разрешения

Коллекция Earth Timelapse охватывает два различных периода пространственного разрешения:

• 1984–2014 (30 м/пиксель): Синтезировано на основе наблюдений USGS/NASA Landsat 4, 5, 7 и 8. Изображения представлены в виде сетки Web Mercator ( EPSG:3857 ) с разрешением 30 метров.
• 2015–настоящее время (19,11 м/пиксель): Синтезировано путем объединения наблюдений многоспектрального прибора ESA Copernicus Sentinel-2A/2B (MSI) (10 м/20 м исходное разрешение) со спутниками Landsat 8 и 9. Изображения представлены в виде сетки Web Mercator ( EPSG:3857 ) с разрешением ~19,11 метров.

Ежегодные мозаичные изображения охватывают все материки и прибрежные зоны планеты от приблизительно 82,6° южной широты до 83,69° северной широты. Для обобщения данных дистанционного зондирования Земли за более чем четыре десятилетия требуется согласование разрозненных спутниковых группировок с учетом срока службы, типов датчиков, орбитальных конфигураций и атмосферных возмущений.

В конвейер обработки данных Earth Timelapse поступают миллионы отдельных снимков из программы Landsat Геологической службы США/НАСА (Landsat 4, 5, 7, 8 и 9) и созвездия Copernicus Sentinel-2 Европейского космического агентства (ESA) . Для преобразования необработанных данных и данных с верхней границы атмосферы (TOA) в согласованные годовые базовые карты каждый снимок обрабатывается с помощью следующих методов:

• Фенологическая и сезонная фильтрация изображения для оптимизации пикового роста растительности и минимизации кратковременных сезонных эффектов.
• Восстановление отсутствующих каналов и устранение аномалий датчиков (например, насыщение TIRS на Landsat 8, артефакты, связанные с отключением SLC на Landsat 7).
• Многосенсорная оценка качества облаков, дымки и теней, сочетающая в себе данные Landsat simpleCloudScore , эвристический метод восстановления облаков в космосе HSV и Sentinel-2 Cloud Score+ .
• Панхроматическая нормализация и структурное псевдопан-резкость для повышения видимого разрешения.
• Откалиброванная по BRDF модель MODIS радиометрическая нормализация с использованием многомасштабной низкочастотной пространственной фильтрации для устранения границ сцены при сохранении локальных текстур поверхности.
• Заточка лезвия с учетом экономии воды позволяет избежать обесцвечивания прибрежной полосы.
• Временная 16-битная медианная композиция для подавления переходного атмосферного шума, теней и эфемерных артефактов.
• Временная линейная регрессионная интерполяция (для глобальных конечных активов) для восстановления недостающих наблюдений в мозаиках, созданных до 1999 года.
• Глобальное моделирование океанической батиметрии и маскирование водных объектов с использованием данных NOAA ETOPO1, Hansen Global Forest Change и MODIS.
• Глобальная балансировка цвета, сохранение точки белого полярного льда, многомасштабное локальное повышение контрастности (LCE) для улучшения визуального восприятия.

Исходные данные и технические характеристики датчиков

В коллекции Earth Timelapse используются данные следующих космических миссий по наблюдению за Землей:

Технические характеристики спутников и датчиков

Спутниковая миссия	Датчик	Диапазон дат приема	Пространственное разрешение	Поглощенные спектральные полосы	Идентификатор коллекции земляных двигателей	Эпоха мозаичного разрешения
Landsat 4	Тематический картограф (™)	1982-07-01 – 1993-12-14	30 м (МС)	Синий, Зеленый, Красный, БИК, SWIR1, Тепловой, SWIR2	LANDSAT/LT04/C02/T1	30 м (1984–1993)
Ландсат 5	Тематический картограф (™)	1984-03-01 – 2012-12-31	30 м (МС)	Синий, Зеленый, Красный, БИК, SWIR1, Тепловой, SWIR2	LANDSAT/LT05/C02/T1	30 м (1984–2012)
Landsat 7	Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+)	15.04.1999 – 31.08.2013	30 м (MS) / 15 м (Pan)	Синий, Зеленый, Красный, БИК, SWIR1, Тепловой, SWIR2, Панорамный	LANDSAT/LE07/C02/T1 LANDSAT/LE07/C02/T2	30 м (1999–2013)
Landsat 8	Оперативный сканер наземных изображений (OLI) / TIRS	11.02.2013 – настоящее время	30 м (MS) / 15 м (Pan)	Прибрежный, синий, зеленый, красный, ближний инфракрасный, SWIR1, SWIR2, панорамный, перистые, тепловой	LANDSAT/LC08/C02/T1_RT_TOA LANDSAT/LC08/C02/T2_TOA	30 м (2013–2014) 19,11 м (2015+)
Landsat 9	Оперативный наземный имиджер 2 (OLI-2) / TIRS-2	01.11.2021 – настоящее время	30 м (MS) / 15 м (Pan)	Прибрежный, синий, зеленый, красный, ближний инфракрасный, SWIR1, SWIR2, панорамный, перистые, тепловой	LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA	19,11 м (2021+)
Sentinel-2A / 2B	Многоспектральный прибор (MSI)	23.06.2015 – настоящее время	10 м / 20 м / 60 м (MS)	Синий, Зеленый, Красный, Красный край (1-4), БИК, SWIR1, SWIR2, Водяной пар, Перистые облака	COPERNICUS/S2_HARMONIZED	19,11 м (2015+)

Таблица 1. Основные оптические сенсорные системы, интегрированные в ежегодный конвейер создания мозаичных изображений для проекта Earth Timelapse.

Вспомогательные и справочные наборы данных

1. Глобальные базовые значения BRDF / коэффициента отражения поверхности MODIS:
   • Pre-computed multi-year surface reflectance composites derived from Terra and Aqua MODIS (Collection 006: MODIS/006/MCD43A4 , MODIS/006/MOD09GA , and MODIS/006/MYD09GA ; note that Collection 006 was used during production and has since been superseded by Collection 061) at 500-meter resolution serve as the planetary radiometric reference target for broad-scale illumination and haze harmonization.
2. Программа глобальной помощи NOAA ETOPO1:
   • Глобальные топографические и батиметрические данные с разрешением 1 угловая минута использовались для создания реалистичного рельефа дна океана с затенением и контуров глубины в глобальном продукте с водной маской.
3. Глобальные изменения лесов по Хансену ( UMD/hansen/global_forest_change_2015 ):
   • Слой datamask (разграничивающий сушу, постоянные водоемы и прибрежные зоны) служит основной границей разделения суши и воды.
4. Глобальная маска суши/воды MODIS ( MODIS/MOD44W/MOD44W_005_2000_02_24 ):
   • Используется в сочетании с Hansen GFC для изоляции наземных поверхностей и предотвращения просачивания воды через противоводонепроницаемую маску в прибрежной зоне.
5. Sentinel-2 Cloud Score+ ( GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED ):
   • Оценка качества на уровне пикселей с предоставлением метрик cs (уверенность в ясном небе) и cs_cdf (кумулятивная вероятность ясного неба) для данных Sentinel-2 MSI.
6. Глобальная статистика облачной климатологии:
   • Эмпирически выведенные базовые показатели 25-го процентиля и минимального значения облачности, которые адаптируют пороговые значения маскировки облаков в постоянно облачных тропических зонах.

Пространственная и временная фильтрация

Ежегодные глобальные мозаики позволяют сбалансировать необходимость получения достаточного количества достоверных наблюдений в тропических регионах, подверженных облачности, и предотвратить загрязнение данных зимним снегом и экстремальные углы зенита Солнца в высокоширотных регионах.

Широтное и фенологическое оконное сканирование

• Полярная/высокоширотная зона Северного полушария (от >60°N до 83,69°N):
  • Прямая фильтрация по дню года (DOY): наблюдения ограничены днями с 150 по 270 (с конца мая по сентябрь). Это позволяет охватить пик вегетационного периода (максимальная зелень) и минимизировать сезонный снег, ледяной покров и длинные тени от рельефа местности, вызванные низкими углами возвышения Солнца (угол возвышения Солнца ≤ 0°).
• Умеренная и тропическая зона (от 57° южной широты до 60° северной широты):
  • Для обеспечения максимальной доступности съемочной площадки используется весь календарный год (с 1 января по 31 декабря).
• Зона высоких широт Южного полушария / Антарктика (от 82,6° южной широты до 57° южной широты):
  • Наблюдения ограничены периодом австралийского лета и дополнены многолетними базовыми полярными композитными данными для минимизации экстремальных углов солнечного зенита, пробелов в данных о полярной ночи и сезонных артефактов, связанных с морским льдом.

Методология обработки: Замаскированные однолетние мозаики

The masked annual mosaic pipeline generates intermediate, un-interpolated global composites prior to temporal gap-filling and ocean bathymetry styling. Note that these intermediate composites represent an internal production stage; only the post-processed Global Final Annual Mosaics ( projects/ee-earth-timelapse/assets/annual ) are publicly distributed in the Earth Engine Data Catalog.

Восстановление отсутствующего канала и подготовка датчика

Перед атмосферной коррекцией и оценкой качества исходные данные Landsat стандартизируются:

• Реконструкция тепловых диапазонов: В периоды работы, когда тепловые диапазоны Landsat 8 TIRS были ухудшены или не откалиброваны, синтезируются тепловые каналы с нулевой дисперсией в качестве заполнителя для удовлетворения внутренних требований интерфейса автоматизированных алгоритмов оценки облачности Landsat.
• Генерация синтетического панхроматического изображения для Landsat 4/5: Датчики Landsat 4 и 5™ не имеют оптического панхроматического канала (диапазон 8). Для каждой сцены создается синтетический псевдопанхроматический диапазон:

$$ I_{\text{raw45}}(Pan) = \text{mean}(I_{\text{raw45}}(RGB)) $$

Здесь \(I_{\text{raw}}(\cdot)\) Это функция обработки изображений, которая предоставляет необработанные пиксели и может принимать в качестве параметров один или несколько каналов. Например,\(I_{\text{raw}}(Pan)\) возвращает исходный панхроматический диапазон и\(I_{\text{raw}}(RGB)\) Возвращает исходные RGB-каналы. mean() — это функция вычисления среднего значения.

Калибровка по показателю отражения на верхней границе атмосферы (TOA)

Исходные изображения Landsat обрабатываются до TOA с использованием ee.Algorithms.Landsat.TOA .

ee.Algorithms.Landsat.TOA — это функция обработки изображений, которая преобразует необработанные данные Landsat в данные Landsat TOA.\(I_{\text{TOA}}\)).

Качество многосенсорных изображений и маскирование облаков

Сужение границы полосы орбитального движения

Мягкая альфа-маска, учитывающая затухание сигнала с расстояния, помогает минимизировать резкие переходы вдоль орбитальных траекторий Landsat:

$$ \text{Mask}_{\text{edge}} = \min\left(\text{Mask}_{\text{MODIS}}, \left(\text{Gaussian}_{6\text{km}}\left(\text{Mask}_{\text{raw}}\right)\right)^3\right) $$

где \(\text{Mask}_{\text{MODIS}}\) маска получена из годовых композитов поверхностного отражения MODIS ( MODIS/006/MOD09GA и MODIS/006/MYD09GA ).\(\text{Mask}_{\text{raw}}\) — это маска необработанного изображения Landsat, min() — функция минимизации, и \(\text{Gaussian}\) представляет собой пространственную свертку Гаусса с заданным стандартным отклонением.

Маскирование воды в режиме SLC-off на спутнике Landsat 7

После сбоя корректора сканирующих линий (SLC) на спутнике Landsat 7 в мае 2003 года, снимки Landsat 7 содержат линейные пробелы в данных, что может привести к серьезным артефактам над открытой водой. Пиксели Landsat 7 над открытой водой маскируются с помощью размытой водной маски MODIS, при этом приоритет отдается Landsat 4/5/8/9 или Sentinel-2 в зависимости от года создания мозаики.

Оценка облачности и восстановление аномалий на основе данных Landsat

Каждому пикселю изображения, полученного со спутника Landsat, присваивается значение. \(\text{Cloud}\) Оценка (в диапазоне [0, 100] ) с использованием ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore . Применяются два дополнительных этапа уточнения:

1. Необнаруженное восстановление облачности в пространстве HSV: аномалии облачности с высокой отражательной способностью и низкой насыщенностью, получившие ошибочную оценку Cloud = 0, обнаруживаются путем преобразования \(I_{\text{TOA}}(RGB)\) в пространство «Оттенок-Насыщенность-Значение» (HSV) и обновление \(\text{Cloud}\) маска:

$$ \text{hsvCloud} = \begin{cases} 100, & \text{if } (\text{Cloud} = 0) \land (\text{S} \lt 0.3) \land (\text{V} \gt 0.5) \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases} $$

$$ \text{Cloud} = \text{Cloud} + \text{hsvCloud} $$

1. Адаптивная климатологическая пороговая обработка: пороговое значение для отбрасывания пикселей с облачностью (т.е. \(\text{Cloud} \gt \text{Threshold}_{\text{cloud}}\)) рассчитывается динамически на основе предварительно вычисленных пространственных статистических данных об облаках:

$$ \text{Threshold}_{\text{cloud}} = \text{Cloud}_{\text{p25}} + 10 $$

где \(\text{Cloud}_{\text{p25}}\) это 25-й процентиль на пиксель\(\text{Cloud}\) Значение показателя ограничено диапазоном от 25 до 65. Пороговое значение повышается для проверенных светлых поверхностей земли (песчаные дюны пустыни, солончаки):

$$ \text{Threshold}_{\text{cloud}} = \text{Threshold}_{\text{cloud}} + 10 \quad \text{if } (I_{\text{TOA}}(Pan) \gt 0.7) \land (\max(I_{\text{TOA}}(RGB)) \gt 0.6) $$

Оценка облачности Sentinel-2

Гармонизированные снимки Sentinel-2 сопоставляются с GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED :

• Фильтрация пикселей: сохраняется, если достоверность ясного неба cs ≥ 0,60 и кумулятивная вероятность ясного неба cs_cdf ≥ 0,70.

Панхроматическая нормализация и структурное слияние

Для использования 15-метрового панхроматического разрешения спутников Landsat 7/8/9 без спектральных искажений при переходах между сенсорами, к данным TOA применяется панхроматическая нормализация:

$$ \text{Gain}_{\text{3x3}} = \frac{\mu_{\text{3x3}}(\text{mean}(I_{\text{TOA}}(RGB)))}{\mu_{\text{3x3}}(I_{\text{TOA}}(Pan))} $$

$$ \text{I}_{\text{sharpened}} = \frac{I_{\text{TOA}}(RGB)}{\text{mean}(I_{\text{TOA}}(RGB))} \times (I_{\text{TOA}}(Pan)) \times \text{Gain}_{\text{3x3}} $$

где \(\mu_{\text{3x3}}\) — это функция усреднения по окрестности 3x3 пикселей.

Радиометрическая нормализация относительно базовых значений MODIS BRDF

Нелинейное масштабирование контраста: отражательная способность на верхней границе атмосферы масштабируется до 8-битного диапазона отображения ( [0,255] ) с гамма-коррекцией:

$$ I_{\text{scaled}} = \text{Visualize}\left(I_{\text{sharpened}}(RGB), \text{min}=0.02, \text{max}=0.50, \gamma=1.7\right) $$

где \(\text{Visualize}\) Это функция ee.Image.visualize() . Далее, если не указано иное, подразумевается 8-битное цветовое пространство RGB.

Маска подавления избыточной коррекции: защищает реальные быстрые изменения землепользования от чрезмерного сглаживания:

$$ \text{Mask}_{\text{valid}} = (|I_{\text{scaled}}(R) - I_{\text{BRDF}}(R)| \le 60) \land (|I_{\text{scaled}}(G) - I_{\text{BRDF}}(G)| \le 40) $$

где \(I_{\text{BRDF}}\) Создает 8-битные RGB-данные из композитных изображений MODIS BRDF-Adjusted Reflectance ( MCD43A4 ).

Извлечение пространственного поля с помощью низкочастотного фильтра:

$$ \Delta_{\text{spatial}} = \text{Gaussian}_{20\text{km}}\left((I_{\text{scaled}} - I_{\text{BRDF}}) \times \text{Mask}_{\text{valid}}\right) $$

Вычитание дымки и гармонизация отражательной способности:

$$ I_{\text{normalized}} = I_{\text{scaled}} - \Delta_{\text{spatial}} $$

Пространственная резкость наземной поверхности

Применяет свертку Лапласа к комбинации \(I_{\text{scaled}}\)и \(I_{\text{normalized}}\) исключительно на суше.

$$ I_{\text{sharp}} = \text{Sharpen}(I_{\text{normalized}}, I_{\text{scaled}}) $$

Временная медианная композиция

Для каждого календарного года \(Y\)Нормализованная коллекция изображений с маскировкой облаков сводится к единому многоканальному композитному изображению с использованием медианного редуктора с 16-битной точностью :

$$ I_{\text{annual}}(Y) = \operatorname{median}_{t \in Y}\left(I_{\text{sharp}}(t)\right) $$

$$ \text{Cloud}_{\text{annual}}(Y) = \operatorname{median}_{t \in Y}\left(\text{Cloud}(t)\right) $$

Полученное изображение представляет собой промежуточную маскированную годовую мозаику, содержащую red , green , blue и полосы cloud с неинтерполированными масками допустимых пикселей. Обратите внимание, что время (\(t\)) — это параметр функции изображения.

Постобработка: глобальные активы, заполненные пробелами и замаскированные водой.

Для создания цельной, глобально полной базовой карты, используемой в интерактивном средстве просмотра Earth Timelapse и в распространенных в открытом доступе ежегодных мозаиках , промежуточные замаскированные ежегодные композиты подвергаются постобработке.

Временная линейная регрессия для заполнения пробелов (мозаики до 1999 года)

До запуска спутника Landsat 7 в 1999 году глобальная спутниковая съемка была ограничена существующей инфраструктурой нисходящей связи, недостатками бортовых магнитофонов и постоянной облачностью. Вследствие этого, ежегодные мозаичные изображения, созданные до 1999 года, содержат значительные пространственные пробелы, особенно в Центральной Африке, Юго-Восточной Азии, Сибири и Амазонии.

Для устранения отвлекающих серых пустых пространств при сохранении временных переходов, в конвейере обработки данных используется попиксельная временная линейная регрессионная интерполяция:

Поиск временной привязки

Для каждого целевого года Y алгоритм выполняет поиск в многолетней коллекции, чтобы найти самое последнее, достоверное, незамаскированное пиксельное наблюдение перед (\(t_{\text{before}} \le Y\)) и после (\(t_{\text{after}} \ge Y\)).

Линейная регрессия

Модель обычной регрессии методом наименьших квадратов оценивается для каждого пикселя в пределах ограничивающих временных наблюдений с независимыми переменными [1, t] и зависимыми переменными [Red, Green, Blue] :

$$ I_{\text{sharp}}(RGB, t) = \mathbf{m} \cdot t + \mathbf{b} $$

Оценка смоделированных значений

Линейная траектория оценивается в целевом году Y:

$$ I_{\text{interp}}(RGB, Y) = \mathbf{m} \cdot Y + \mathbf{b} $$

Наслаивание наблюдений

Годовые пиксели за год Y объединяются в мозаику с интерполированными пикселями:

$$ I_{\text{gapfilled}} = \operatorname{Mosaic}\left(I_{\text{interp}}, I_{\text{annual}}\right) $$

Это гарантирует, что там, где существуют реальные спутниковые наблюдения за этот год, они сохраняются, а пробелы в исторических данных интерполируются во времени.

Заполнение ледниками высоких широт

Орбитальный наклон спутника Landsat ограничивает возможности наблюдений вблизи крайних полярных шапок (>82,6°N). Для внутренних районов Северной Гренландии и арктических шельфовых ледников, не имеющих оптического покрытия, используется калиброванная, нормализованная многолетняя базовая линия, которая обеспечивает четкие и непрерывные полярные базовые карты.

Глобальная океаническая батиметрия и маскирование воды

В промежуточных замаскированных годовых мозаиках на поверхности океана присутствуют блики солнца, тени от облаков и артефакты, возникающие в результате воздействия волн. В финальном варианте открытые океанские воды заменены глобальной батиметрической базовой картой с затененным рельефом:

1. Батиметрическое затенение: топографическая высота, полученная из модели NOAA ETOPO1, отображается с использованием цветовой шкалы глубины океана:
   • Глубокие Абиссальные Равнины (-5000 м): Глубокий Военно-морской ( #000927 )
   • Континентальный склон (-1000 м): сланцево-синий ( #000E3A )
   • Континентальный шельф (-100 м): Лазурно-синий ( #000E3B )
   • Береговая линия (0 м): Royal Cobalt ( #001146 )
2. Эффект затенения рельефа и высокочастотная гауссовская фильтрация: в сочетании с аналитическим затенением рельефа ( ee.Terrain.hillshade ) и гауссовой фильтрацией с шагом 5000 м для выделения океанических желобов, срединно-океанических хребтов и подводных гор.
3. Гармонизация границ суши и воды:
   • Объединяет datamask Hansen Global Forest Change (разграничивающую сушу и океан) с маской данных MODIS о состоянии водных объектов ( MOD44W ).
   • Создает картины, изображающие внутренние озера и замкнутые моря (например, Каспийское море, Великие озера, озеро Байкал, Аральское море), чтобы сохранить естественную динамику цвета воды.
   • Применяет трехэтапное морфологическое круговое уменьшение ядра и гауссовское размытие с шагом 3000 м для плавного сужения границы между мелководьем прибрежной зоны и батиметрией в открытом море без резкого отсечения.

Глобальная цветокоррекция и локальное повышение контрастности (LCE)

1. HSV Value Boost и балансировка гаммы: гамма-коррекция каналов (\(\gamma_R = 0.98, \gamma_G = 1.00, \gamma_B = 1.04\)), за которым следует увеличение значения канала на 10% в цветовом пространстве HSV.
2. Коррекция белой точки полярного льда: отмечает полярные поверхности с высокой отражательной способностью (Гренландия, Антарктида, альпийские ледяные щиты) и балансирует их до чистого нейтрального белого цвета ( [255, 255, 255] ).
3. Многомасштабная LCE: повышение контраста и резкости рельефа для различных типов объектов с использованием комбинации лапласианской свертки, усредняющей фильтрации и гауссовой нерезкой маскировки.

Особенность	Промежуточные ежегодные мозаики в масках	Глобальные итоговые ежегодные мозаики (общедоступный ресурс Earth Engine)
Доступность государственных активов	Внутренний этап разработки (не распространяется публично)	Распространяется публично ( projects/ee-earth-timelapse/assets/annual )
Основной вариант использования	Промежуточные этапы радиометрического композитинга и контроля качества.	Визуализация базовых карт, экспорт видео, глобальное исследование в режиме замедленной съемки.
Пространственная полнота	Наземные данные (с пробелами в информации)	100% глобальная полнота
Обработка отсутствующих пикселей	Замаскированный (прозрачный, без данных)	Интерполяция линейной регрессии
Тропические пустоты до 1999 года	Сохранены как пробелы в данных.	Плавная интерполяция во времени
Представление океанской воды	Замаскированная или ненормализованная вода	Батиметрия NOAA ETOPO1
Включенные спектральные полосы	красный, зеленый, синий, облако (Вопрос-ответ)	красный, зеленый, синий
Глубина бита	8-битное беззнаковое целое число (0–255)	8-битное беззнаковое целое число (0–255)
Разрешение пикселей: 1984–2014	30,0 метров на пиксель (EPSG:3857)	30,0 метров на пиксель (EPSG:3857)
Разрешение пикселей: 2015 – настоящее время	19,11 метров на пиксель (EPSG:3857)	19,11 метров на пиксель (EPSG:3857)

Таблица 2. Подробное техническое сравнение промежуточного этапа Masked Annual Mosaics и общедоступной глобальной коллекции Global Final Earth Timelapse ( projects/ee-earth-timelapse/assets/annual ).

Ограничения и аналитические соображения

1. Эпохи двойного разрешения (30 м против 19,11 м): Пользователи, выполняющие многодесятилетний анализ временных рядов, должны учитывать переход разрешения в 2015 году. Композитные изображения за период 1984–2014 годов имеют сетку с шагом 30,0 метров на пиксель, тогда как изображения с 2015 года и далее имеют сетку с шагом 19,11 метров на пиксель из-за интеграции данных Sentinel-2 MSI.
2. Интерполированные пиксели (до 1999 г.): В глобальной финальной коллекции отсутствующие пиксели в мозаиках, созданных до 1999 г., интерполируются во времени. В регионах, переживающих внезапные изменения в землепользовании (например, быстрая вырубка лесов или строительство водохранилищ) в течение многолетнего перерыва, интерполированные пиксели будут отображать постепенный линейный переход, а не резкое дискретное событие.
3. Измененные радиометрические значения: Радиометрическая нормализация оптимизирует визуальную согласованность между сценами относительно целей MODIS BRDF. Хотя относительные пространственные закономерности сохраняются, радиометрическая точность в красном, зеленом и синем спектральных диапазонах не сохраняется.
4. Фенологическое перемешивание: Высокоширотные северные регионы (>60°N) представляют собой условия середины лета (150–270 дней года), тогда как умеренные и тропические зоны представляют собой среднегодовые совокупные значения.

Атрибуция

Данный набор данных распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License и требует указания следующего авторства:

Google Earth Timelapse (Google, Landsat, Copernicus)

Содержит измененные данные Copernicus Sentinel [2015 г. – настоящее время]. См. юридическое уведомление о данных Sentinel .