About Earth Timelapse

Earth Timelapse डेटासेट में, 1984 से 2022 तक के चार दशकों में पृथ्वी पर हुए बदलावों का विज़ुअल रिकॉर्ड मौजूद है. इस डेटासेट को Google ने तैयार किया है. इसके लिए, नासा/यूएसजीएस के Landsat मिशन (Landsat 4, 5, 7, 8, और 9) और ESA के Copernicus Sentinel-2 कॉन्स्टेलेशन से मिले पेटाबाइट डेटा का इस्तेमाल किया गया है. इस डेटासेट को सालाना मोज़ेक के तौर पर उपलब्ध कराया जाता है, ताकि इसे विज़ुअलाइज़ किया जा सके.

सालाना मोज़ेक, दुनिया भर के डेटा से तैयार किए जाते हैं. इनमें कोई भी डेटा छूटा नहीं होता. साथ ही, इनमें पानी वाले इलाकों को मास्क किया जाता है. ये विज़ुअल बेस मैप, Google Earth Timelapse के इंटरैक्टिव व्यूअर को बेहतर बनाते हैं. साल 1999 से पहले के डेटा में मौजूद खाली जगहों को भरने के लिए, पिक्सल के हिसाब से समय के साथ होने वाले बदलाव के आधार पर लीनियर रिग्रेशन इंटरपोलेशन का इस्तेमाल किया जाता है. इसके लिए, आस-पास के सालों के मान्य डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. खुले समुद्र के पानी की जगह, स्टाइल किए गए NOAA ETOPO1 के शैडो-रिलीफ़ बाथीमेट्री और ग्लोबल वॉटर मास्किंग (हैनसेन जीएफ़सी और MOD44W डेटासेट का इस्तेमाल करके) को दिखाया गया है. यह डेटा इन कामों के लिए सही है: विज़ुअल इंटरप्रिटेशन, शिक्षा से जुड़ी स्टोरीटेलिंग, बेस मैपिंग या कस्टम वीडियो एक्सपोर्ट.

स्पेशल रिज़ॉल्यूशन के युग

Earth टाइमलैप्स कलेक्शन में, स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन के दो अलग-अलग समय शामिल हैं:

• 1984–2014 (30 मी॰ / पिक्सल): यूएसजीएस/नासा के Landsat 4, 5, 7, और 8 के डेटा से तैयार किया गया. इमेज को 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, वेब मर्कटर (EPSG:3857) में ग्रिड किया जाता है.
• 2015 से अब तक (19.11 मीटर / पिक्सल): इसे ईएसए कॉपरनिकस सेंटिनल-2A/2B मल्टीस्पेक्ट्रल इंस्ट्रुमेंट (एमएसआई) के ऑब्ज़र्वेशन (10 मीटर / 20 मीटर नेटिव) को Landsat 8 और 9 के साथ मिलाकर बनाया गया है. इमेज को वेब मर्कटर (EPSG:3857) में ~19.11 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर ग्रिड किया जाता है.

सालाना मोज़ेक में, दुनिया भर के सभी भूभाग और तटीय क्षेत्र शामिल होते हैं. ये करीब 82.6°S से 83.69°N अक्षांश तक होते हैं. पृथ्वी के अवलोकन से जुड़े चार दशकों के डेटा को एक साथ लाने के लिए, अलग-अलग सैटलाइट कॉन्स्टेलेशन को एक जैसा बनाना ज़रूरी है. ऐसा ऑपरेशनल लाइफ़स्पैन, सेंसर मोडैलिटी, ऑर्बिटल ज्योमेट्री, और वायुमंडलीय गड़बड़ियों के हिसाब से किया जाता है.

Earth Timelapse पाइपलाइन, USGS/NASA Landsat प्रोग्राम (Landsat 4, 5, 7, 8, और 9) और यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) के कॉपरनिकस सेंटिनल-2 कॉन्स्टेलेशन से लाखों इमेज लेती है. रॉ और टॉप-ऑफ़-ऐटमॉस्फ़ियर (टीओए) ऑब्ज़र्वेशन को एक जैसे सालाना बेस मैप में बदलने के लिए, हर सीन को इन तरीकों से प्रोसेस किया जाता है:

• फ़िनोलॉजिकल और सीज़नल सीन फ़िल्टरिंग की मदद से, वनस्पति की सबसे ज़्यादा ग्रोथ को ऑप्टिमाइज़ किया जाता है. साथ ही, सीज़न के हिसाब से होने वाले बदलावों के असर को कम किया जाता है.
• चैनल को पहले जैसा नहीं किया गया है और सेंसर की गड़बड़ी को कम नहीं किया गया है. उदाहरण के लिए, Landsat 8 TIRS का सैचुरेशन, Landsat 7 SLC-off आर्टफ़ैक्ट.
• एक से ज़्यादा सेंसर का इस्तेमाल करके, बादल, धुंध, और परछाई की क्वालिटी का स्कोर तय करना. इसके लिए, Landsat simpleCloudScore, ह्यूरिस्टिक एचएसवी स्पेस क्लाउड रिकवरी, और Sentinel-2 Cloud Score+ का इस्तेमाल किया जाता है.
• पैन्क्रोमैटिक नॉर्मलाइज़ेशन और स्ट्रक्चरल स्यूडो-पैन्शार्पनिंग का इस्तेमाल करके, रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाया जाता है.
• MODIS BRDF-कैलिब्रेटेड रेडियोमेट्रिक नॉर्मलाइज़ेशन. इसमें मल्टी-स्केल लो-पास स्पेशल फ़िल्टरिंग का इस्तेमाल किया जाता है, ताकि सीन की सीमाओं को हटाया जा सके. साथ ही, स्थानीय सतह की बनावट को सुरक्षित रखा जा सके.
• पानी के हिसाब से किनारे को गहरा बनाने की सुविधा, ताकि तटरेखा की ब्लीचिंग से बचा जा सके.
• टेम्पोरल 16-बिट मीडियन कंपोज़िटिंग का इस्तेमाल करके, वायुमंडल में होने वाले बदलावों की वजह से आने वाले नॉइज़, परछाइयों, और कुछ समय के लिए दिखने वाली कलाकृतियों को हटाया जाता है.
• ग्लोबल फ़ाइनल ऐसेट के लिए, टाइम सीरीज़ पर आधारित लीनियर रिग्रेशन इंटरपोलेशन का इस्तेमाल करके, 1999 से पहले के मोज़ेक में मौजूद डेटा को फिर से बनाया जाता है.
• ग्लोबल महासागर बाथीमेट्री मॉडलिंग और पानी का मास्किंग. इसमें NOAA ETOPO1, हैंसन ग्लोबल फ़ॉरेस्ट चेंज डेटामास्क, और MODIS वॉटर मास्क को एक साथ इस्तेमाल किया गया है.
• विज़ुअल क्वालिटी को बेहतर बनाने के लिए, ग्लोबल कलर बैलेंसिंग, पोलर आइस व्हाइट-पॉइंट प्रिज़र्वेशन, और मल्टी-स्केल लोकल कंट्रास्ट एन्हांसमेंट (एलसीई) की सुविधा उपलब्ध है.

सोर्स डेटा और सेंसर के स्पेसिफ़िकेशन

Earth Timelapse कलेक्शन में, पृथ्वी की निगरानी करने वाली इन स्पेसबोर्न मिशन का डेटा इस्तेमाल किया जाता है:

सैटलाइट और सेंसर की खास बातें

सैटलाइट मिशन	सेंसर	डेटा शामिल करने की तारीख की सीमा	स्पैशियल रिज़ॉल्यूशन	स्पेक्ट्रल बैंड का डेटा इकट्ठा किया गया	Earth Engine कलेक्शन आईडी	मोज़ेक रिज़ॉल्यूशन एरा
Landsat 4	थीमैटिक मैपर (टीएम)	01-07-1982 – 14-12-1993	30 मीटर (एमएस)	नीला, हरा, लाल, एनआईआर, एसडब्ल्यूआईआर1, थर्मल, एसडब्ल्यूआईआर2	LANDSAT/LT04/C02/T1	30 मी॰ (1984–1993)
Landsat 5	थीमैटिक मैपर (टीएम)	01-03-1984 – 31-12-2012	30 मीटर (एमएस)	नीला, हरा, लाल, एनआईआर, एसडब्ल्यूआईआर1, थर्मल, एसडब्ल्यूआईआर2	LANDSAT/LT05/C02/T1	30 मीटर (1984–2012)
Landsat 7	बेहतर थीमैटिक मैपर प्लस (ईटीएम+)	15-04-1999 – 31-08-2013	30 मीटर (एमएस) / 15 मीटर (पैन)	ब्लू, ग्रीन, रेड, एनआईआर, एसडब्ल्यूआईआर1, थर्मल, एसडब्ल्यूआईआर2, पैन	LANDSAT/LE07/C02/T1 LANDSAT/LE07/C02/T2	30 मी॰ (1999–2013)
Landsat 8	Operational Land Imager (OLI) / TIRS	11-02-2013 – अब तक	30 मीटर (एमएस) / 15 मीटर (पैन)	कोस्टल, नीला, हरा, लाल, एनआईआर, एसडब्ल्यूआईआर1, एसडब्ल्यूआईआर2, पैन, सिरस, थर्मल	LANDSAT/LC08/C02/T1_RT_TOA LANDSAT/LC08/C02/T2_TOA	3 करोड़ (2013–2014) 1 करोड़ 91 लाख 10 हज़ार (2015+)
Landsat 9	ऑपरेशनल लैंड इमेजर 2 (ओएलआई-2) / टीआईआरएस-2	01-11-2021 – अब तक	30 मीटर (एमएस) / 15 मीटर (पैन)	कोस्टल, नीला, हरा, लाल, एनआईआर, एसडब्ल्यूआईआर1, एसडब्ल्यूआईआर2, पैन, सिरस, थर्मल	LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA	19.11 मीटर (2021+)
Sentinel-2A / 2B	मल्टीस्पेक्ट्रल इंस्ट्रूमेंट (एमएसआई)	23-06-2015 – अब तक	10 मीटर / 20 मीटर / 60 मीटर (एमएस)	नीला, हरा, लाल, रेडएज (1-4), एनआईआर, एसडब्ल्यूआईआर1, एसडब्ल्यूआईआर2, वॉटरवेपर, सिरस	COPERNICUS/S2_HARMONIZED	19.11 मीटर (2015+)

पहली टेबल. कोर ऑप्टिकल सेंसर सिस्टम, Earth टाइमलैप्स के सालाना मोज़ेक प्रोडक्शन पाइपलाइन में इंटिग्रेट किए जाते हैं.

सहायक और रेफ़रंस डेटासेट

1. MODIS Global BRDF / Surface Reflectance Baselines:
   • टेरा और ऐक्वा MODIS से मिले डेटा के आधार पर, कई सालों के लिए पहले से तैयार किए गए सर्फ़ेस रिफ़्लेक्टेंस कंपोज़िट. ये कंपोज़िट, कलेक्शन 006 से लिए गए हैं: MODIS/006/MCD43A4, MODIS/006/MOD09GA, और MODIS/006/MYD09GA. ध्यान दें कि प्रोडक्शन के दौरान कलेक्शन 006 का इस्तेमाल किया गया था. अब इसे कलेक्शन 061 से बदल दिया गया है. ये कंपोज़िट, 500 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध हैं. ये प्लैनेटरी रेडियोमेट्रिक रेफ़रंस टारगेट के तौर पर काम करते हैं. इनका इस्तेमाल, बड़े पैमाने पर रोशनी और धुंध को एक जैसा करने के लिए किया जाता है.
2. NOAA ETOPO1 Global Relief:
   • ग्लोबल वॉटर-मास्क किए गए प्रॉडक्ट में, रियलिस्टिक छायांकित-रिलीफ़ महासागरीय तल के इलाके और गहराई के कॉन्टूर को जनरेट करने के लिए, 1 आर्क-मिनट के ग्लोबल टोपोग्राफ़ी और बाथीमेट्री का इस्तेमाल किया गया है.
3. Hansen Global Forest Change (UMD/hansen/global_forest_change_2015):
   • datamask लेयर (ज़मीन, स्थायी जल निकाय, और तटीय क्षेत्रों के बीच अंतर करना) को ज़मीन और पानी को अलग करने वाली मुख्य सीमा के तौर पर इस्तेमाल किया जाता है.
4. MODIS Global Land/Water Mask (MODIS/MOD44W/MOD44W_005_2000_02_24):
   • इसका इस्तेमाल Hansen GFC के साथ किया जाता है, ताकि ज़मीन की सतहों को अलग किया जा सके. साथ ही, इससे तटीय इलाकों में पानी के मास्क के ब्लीडिंग को रोका जा सकता है.
5. Sentinel-2 Cloud Score+ (GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED):
   • पिक्सेल-लेवल पर क्वालिटी का आकलन करने की सुविधा. यह Sentinel-2 MSI डेटा के लिए cs (आसमान साफ़ होने की संभावना) और cs_cdf (आसमान साफ़ होने की कुल संभावना) मेट्रिक उपलब्ध कराती है.
6. ग्लोबल क्लाउड क्लाइमेटोलॉजी के आंकड़े:
   • अनुभव के आधार पर, 25वें पर्सेंटाइल और कम से कम क्लाउड स्कोर की बेसलाइन तैयार की गई हैं. ये बेसलाइन, हमेशा बादल छाए रहने वाले उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में क्लाउड-मास्किंग थ्रेशोल्ड को अडैप्ट करती हैं.

स्पेशल और टेम्परल फ़िल्टरिंग

ग्लोबल ऐनुअल मोज़ेक में, बादलों वाले उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में मान्य ऑब्ज़र्वेशन हासिल करने की ज़रूरत को पूरा किया जाता है. साथ ही, ज़्यादा अक्षांश वाले क्षेत्रों में सर्दियों में बर्फ़ से होने वाले प्रदूषण और ज़्यादा सोलर ज़ेनिथ ऐंगल को रोका जाता है.

अक्षांश और फ़िनोलॉजिकल विंडोइंग

• उत्तरी गोलार्ध का ध्रुवीय / उच्च अक्षांश क्षेत्र (>60°N से 83.69°N):
  • साल के दिन (डीओवाई) के हिसाब से सीधे तौर पर फ़िल्टर करना: ऑब्ज़र्वेशन, डीओवाई 150 से 270 (मई के आखिर से सितंबर तक) तक सीमित हैं. इससे, वनस्पति के बढ़ने के सीज़न (सबसे ज़्यादा हरियाली) को टारगेट किया जाता है. साथ ही, इससे बर्फ़, बर्फ़ की परत, और कम सौर ऊंचाई वाले कोणों (सौर ऊंचाई ≤ 0°) की वजह से, इलाके की लंबी परछाइयों को कम किया जाता है.
• उष्णकटिबंधीय और समशीतोष्ण क्षेत्र (57°S से 60°N):
  • सीन की उपलब्धता को ज़्यादा से ज़्यादा करने के लिए, पूरे कैलेंडर साल (1 जनवरी से 31 दिसंबर) का इस्तेमाल करता है.
• दक्षिणी गोलार्ध में ज़्यादा अक्षांश / अंटार्कटिक ज़ोन (82.6°S से 57°S):
  • ऑब्ज़र्वेशन, दक्षिणी गोलार्ध में गर्मियों के दौरान ही किए जाते हैं. साथ ही, कई सालों के पोलर बेसलाइन कंपोज़िट का इस्तेमाल किया जाता है, ताकि सोलर ज़ेनिथ ऐंगल, पोलर नाइट डेटा गैप, और सीज़न के हिसाब से समुद्री बर्फ़ के आर्टफ़ैक्ट को कम किया जा सके.

प्रोसेस करने का तरीका: मास्क किए गए सालाना मोज़ेक

मास्क की गई सालाना मोज़ेक पाइपलाइन, समय के अंतर को भरने और समुद्र की गहराई के स्टाइलिंग से पहले, इंटरमीडिएट और बिना इंटरपोलेट किए गए ग्लोबल कंपोज़िट जनरेट करती है. ध्यान दें कि ये इंटरमीडिएट कंपोज़िट, प्रोडक्शन के इंटरनल स्टेज को दिखाते हैं. सिर्फ़ पोस्ट-प्रोसेस किए गए ग्लोबल फ़ाइनल ऐनुअल मोज़ेक (projects/ee-earth-timelapse/assets/annual) को Earth Engine के डेटा कैटलॉग में सार्वजनिक तौर पर डिस्ट्रिब्यूट किया जाता है.

चैनल रिकवरी और सेंसर की तैयारी

वायुमंडलीय सुधार और क्वालिटी स्कोरिंग से पहले, लैंडसैट के रॉ डेटा को स्टैंडर्ड बनाया जाता है:

• थर्मल बैंड रिकंस्ट्रक्शन: जब Landsat 8 TIRS के थर्मल बैंड की क्वालिटी खराब हो गई थी या उन्हें कैलिब्रेट नहीं किया गया था, तब प्लेसहोल्डर ज़ीरो-वैरिएंट थर्मल चैनल सिंथेसाइज़ किए जाते हैं. ऐसा, Landsat के क्लाउड स्कोरिंग एल्गोरिदम के इंटरनल इंटरफ़ेस की ज़रूरी शर्तों को पूरा करने के लिए किया जाता है.
• Landsat 4/5 के लिए सिंथेटिक पैनक्रोमैटिक जनरेशन: Landsat 4 और 5 TM सेंसर में ऑप्टिकल पैनक्रोमैटिक चैनल (बैंड 8) नहीं होता है. हर सीन के लिए, सिंथेटिक स्यूडो-पैनक्रोमैटिक बैंड बनाया जाता है:

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

यहां \(I_{\text{raw}}(\cdot)\) एक इमेज फ़ंक्शन है, जो रॉ पिक्सल उपलब्ध कराता है. यह एक या उससे ज़्यादा बैंड को पैरामीटर के तौर पर ले सकता है. उदाहरण के लिए, \(I_{\text{raw}}(Pan)\) से रॉ पैनक्रोमैटिक बैंड मिलता है और \(I_{\text{raw}}(RGB)\) से रॉ RGB बैंड मिलते हैं. mean(), औसत फ़ंक्शन है.

टॉप-ऑफ़-ऐटमस्फ़ियर (टीओए) रिफ़्लेक्टेंस के लिए कैलिब्रेशन

Landsat के रॉ सीन को TOA में प्रोसेस करने के लिए, ee.Algorithms.Landsat.TOA का इस्तेमाल किया जाता है.

ee.Algorithms.Landsat.TOA एक इमेज फ़ंक्शन है. यह Landsat के रॉ डेटा को Landsat के टीओए डेटा (\(I_{\text{TOA}}\)) में बदलता है.

मल्टी-सेंसर क्वालिटी और क्लाउड मास्किंग

ऑर्बिटल स्वैथ बाउंड्री टेपरिंग

डिस्टेंस-डेके सॉफ़्ट ऐल्फ़ा मास्क की मदद से, Landsat के ऑर्बिटल ट्रैक के साथ-साथ हार्ड सीम को कम किया जा सकता है:

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

यहां \(\text{Mask}_{\text{MODIS}}\) , MODIS की सतह से मिले सालाना कंपोज़िट (MODIS/006/MOD09GA और MODIS/006/MYD09GA) से लिया गया मास्क है.\(\text{Mask}_{\text{raw}}\) , Landsat की रॉ सीन का मास्क है. min(), मिनिमाइज़ेशन फ़ंक्शन है. \(\text{Gaussian}\) , तय किए गए मानक विचलन के साथ गॉसियन स्पेशल कनवोल्यूशन है.

Landsat 7 SLC-off Water Masking

मई 2003 में Landsat 7 के स्कैन लाइन करेक्टर (एसएलसी) में गड़बड़ी होने के बाद, Landsat 7 के सीन में डेटा के लीनियर गैप होते हैं. इससे खुले पानी पर गंभीर आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. खुले पानी के ऊपर मौजूद Landsat 7 पिक्सल को, धुंधले किए गए MODIS वॉटर मास्क का इस्तेमाल करके मास्क किया जाता है. इसमें Landsat 4/5/8/9 या Sentinel-2 को प्राथमिकता दी जाती है. यह प्राथमिकता, मोज़ेक बनाने के साल के हिसाब से तय होती है.

Landsat Cloud Scoring & Anomaly Recovery

लैंडसैट सीन को ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore का इस्तेमाल करके, हर पिक्सल के हिसाब से \(\text{Cloud}\) स्कोर ([0, 100] में) दिया जाता है. इसमें दो और चरणों में डेटा को बेहतर बनाया जाता है:

1. एचएसवी स्पेस में बादलों की पहचान न हो पाना: ज़्यादा रिफ़्लेक्टेंस और कम सैचुरेशन वाले बादलों की गड़बड़ियों का पता लगाया जाता है. इन गड़बड़ियों को Cloud = 0 का गलत स्कोर मिलता है. इसके लिए, \(I_{\text{TOA}}(RGB)\) को रंग-सैचुरेशन-वैल्यू (एचएसवी) स्पेस में बदलकर और \(\text{Cloud}\) मास्क को अपडेट करके ऐसा किया जाता है:

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

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

1. अडैप्टिव क्लाइमेटोलॉजिकल थ्रेशोल्डिंग: बादलों वाले पिक्सल (यानी कि \(\text{Cloud} \gt \text{Threshold}_{\text{cloud}}\)) को हटाने के लिए थ्रेशोल्ड, पहले से कैलकुलेट किए गए बादलों के स्थानिक आंकड़ों से डाइनैमिक तौर पर कैलकुलेट किया जाता है:

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

यहां \(\text{Cloud}_{\text{p25}}\) , हर पिक्सल के लिए 25वां पर्सेंटाइल है. वहीं,\(\text{Cloud}\) का स्कोर 25 से 65 के बीच है. पुष्टि की गई चमकदार ज़मीन की सतहों (रेत के टीले, नमक के मैदान) पर थ्रेशोल्ड को बढ़ाया जाता है:

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

Sentinel-2 Cloud Scoring

Sentinel-2 के हार्मनाइज़ किए गए सीन, GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED के साथ जोड़े जाते हैं:

• Pixel फ़िल्टरिंग: इसे तब बनाए रखा जाता है, जब साफ़ आसमान की संभावना cs ≥ 0.60 और साफ़ आसमान की कुल संभावना cs_cdf ≥ 0.70 हो.

ब्लैक ऐंड वाइट इमेज को नॉर्मलाइज़ करना और स्ट्रक्चरल फ़्यूज़न

सेंसर ट्रांज़िशन के दौरान स्पेक्ट्रल डिस्टॉर्शन के बिना, Landsat 7/8/9 के 15 मीटर के पैनक्रोमैटिक रिज़ॉल्यूशन का फ़ायदा पाने के लिए, टीओए डेटा पर पैनक्रोमैटिक नॉर्मलाइज़ेशन लागू किया जाता है:

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

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

यहां \(\mu_{\text{3x3}}\) , 3x3 पिक्सल के आस-पास के पिक्सल के औसत का फ़ंक्शन है.

MODIS BRDF बेसलाइन के हिसाब से, रेडियमेट्रिक नॉर्मलाइज़ेशन

नॉन-लीनियर कंट्रास्ट स्केलिंग: ऐटमॉस्फ़ियर के टॉप की रिफ़्लेक्टेंस को गामा एडजस्टमेंट के साथ 8-बिट डिसप्ले रेंज ([0,255]) पर स्केल किया जाता है:

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

where \(\text{Visualize}\) is the ee.Image.visualize() function. इसके बाद, जब तक कोई और जानकारी न दी जाए, तब तक 8-बिट आरजीबी कलर स्पेस का इस्तेमाल किया जाएगा.

ज़्यादा बदलाव को खारिज करने वाला मास्क: यह तेज़ी से होने वाले बदलावों को ज़्यादा स्मूथ होने से बचाता है:

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

यहां \(I_{\text{BRDF}}\) , MODIS BRDF-एडजस्टेड रिफ़्लेक्टेंस (MCD43A4) कंपोज़िट से 8-बिट आरजीबी डेटा जनरेट करता है.

लो-पास स्पैटियल फ़ील्ड एक्सट्रैक्शन:

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

धुंध कम करना और रिफ़्लेक्टेंस को एक जैसा करना:

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

टेरेस्ट्रीयल लैंड स्पेशल शार्पनिंग

यह फ़िल्टर, ज़मीन की सतहों पर सिर्फ़ \(I_{\text{scaled}}\)और \(I_{\text{normalized}}\) के कॉम्बिनेशन पर लैप्लैशियन एज कनवोल्यूशन लागू करता है.

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

टेंपोरल मीडियन कंपोज़िटिंग

हर कैलेंडर साल \(Y\)के लिए, सामान्य की गई और क्लाउड-मास्क की गई इमेज के कलेक्शन को एक ही मल्टी-बैंड कंपोज़िट में बदल दिया जाता है. इसके लिए, 16-बिट प्रिसिशन मीडियन रिड्यूसर का इस्तेमाल किया जाता है:

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

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

इस इमेज में, साल भर के डेटा से तैयार किया गया एक ऐसा मोज़ेक दिखाया गया है जिसमें बादल वगैरह को मास्क किया गया है. इसमें red, green, blue, और cloud बैंड शामिल हैं. साथ ही, इसमें इंटरपोलेट न किए गए मान्य पिक्सल मास्क भी शामिल हैं. ध्यान दें कि समय (\(t\)), इमेज फ़ंक्शन का एक पैरामीटर है.

पोस्ट-प्रोसेसिंग: ग्लोबल गैप-फ़िल्ड और वॉटर-मास्क वाली ऐसेट

इंटरैक्टिव Earth Timelapse व्यूअर और सार्वजनिक तौर पर डिस्ट्रिब्यूट किए गए सालाना मोज़ेक में इस्तेमाल किए गए, बिना किसी रुकावट के पूरी दुनिया का बुनियादी मैप बनाने के लिए, मास्क किए गए इंटरमीडिएट सालाना कंपोज़िट को पोस्ट-प्रोसेस किया जाता है.

टेंपोरल लीनियर रिग्रेशन गैप-फ़िलिंग (1999 से पहले के मोज़ेक)

साल 1999 में Landsat 7 को लॉन्च करने से पहले, दुनिया भर के सैटलाइट डेटा को हासिल करने में कई तरह की समस्याएं आती थीं. जैसे, डाउनलिंक करने के लिए पुराने इंफ़्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल करना, टेप रिकॉर्डर की क्षमता सीमित होना, और लगातार बादल छाए रहना. इसलिए, 1999 से पहले के सालाना मोज़ेक में, काफ़ी जगह खाली है. खास तौर पर, मध्य अफ़्रीका, दक्षिण-पूर्व एशिया, साइबेरिया, और अमेज़न में.

समय के साथ होने वाले बदलावों को बनाए रखते हुए, ध्यान भटकाने वाले ग्रे रंग के खाली हिस्सों को हटाने के लिए, पाइपलाइन हर पिक्सल के लिए समय के साथ होने वाले लीनियर रिग्रेशन इंटरपोलेशन को लागू करती है:

समय के हिसाब से ऐंकर की खोज करना

हर टारगेट साल Y के लिए, एल्गोरिदम कई दशकों के कलेक्शन में खोज करता है. इससे उसे\(t_{\text{before}} \le Y\)से पहले और\(t_{\text{after}} \ge Y\)के बाद, सबसे हाल ही का, मान्य, और मास्क न किया गया पिक्सल ऑब्ज़र्वेशन मिलता है.

लीनियर रिग्रेशन फ़िट

ऑर्डिनरी लीस्ट स्क्वेयर रिग्रेशन मॉडल का आकलन, हर पिक्सल के हिसाब से किया जाता है. इसके लिए, इंडिपेंडेंट वैरिएबल [1, t] और डिपेंडेंट वैरिएबल [Red, Green, Blue] के साथ बाउंडिंग टेंपोरल ऑब्ज़र्वेशन का इस्तेमाल किया जाता है:

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

सिम्युलेट की गई वैल्यू का आकलन

टारगेट साल Y में लीनियर ट्रैजेक्ट्री का आकलन किया जाता है:

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

ऑब्ज़र्वेशन लेयरिंग

साल Y के सालाना पिक्सल को इंटरपोलेट किए गए पिक्सल के साथ मोज़ेक किया जाता है:

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

इससे यह पक्का होता है कि उस साल के लिए, जहां भी असली सैटलाइट ऑब्ज़र्वेशन मौजूद हैं उन्हें सुरक्षित रखा जाए. साथ ही, पुराने डेटा में मौजूद अंतर को समय के साथ इंटरपोलेट किया जाए.

ज़्यादा अक्षांश वाले इलाके में ग्लेशियर से भरी हुई घाटी

Landsat के ऑर्बिटल झुकाव की वजह से, ध्रुवीय क्षेत्रों के पास (>82.6°N) के इलाकों को देखने में समस्या आती है. उत्तरी ग्रीनलैंड और आर्कटिक आइस शेल्फ़ के अंदरूनी इलाकों के लिए, ऑप्टिकल कवरेज उपलब्ध नहीं है. इसलिए, कैलिब्रेट किए गए और सामान्य किए गए कई सालों के बेसलाइन डेटा को मिलाकर, साफ़-सुथरे और बिना किसी रुकावट वाले पोलर बेसमैप बनाए जाते हैं.

ग्लोबल ओशन बाथीमेट्री और वॉटर मास्किंग

मास्क किए गए सालाना मोज़ेक की इंटरमीडिएट इमेज में, समुद्र की सतह पर सूरज की चमक, बादलों की परछाई, और लहरों की वजह से होने वाले बदलाव दिखते हैं. आखिरी ऐसेट, खुले समुद्र के पानी की जगह, दुनिया भर का शैडो-रिलीफ़ बाथीमेट्रिक बेस मैप दिखाती है:

1. बाथीमेट्रिक शेडिंग: NOAA ETOPO1 मॉडल से मिली टोपोग्राफ़िक एलिवेशन की जानकारी को, समुद्र की गहराई के हिसाब से कलर रैंप का इस्तेमाल करके स्टाइल किया गया है:
   • डीप एबिसल प्लेन्स (-5000 मीटर): गहरा नीला (#000927)
   • महाद्वीपीय ढलान (-1000 मीटर): स्लेटी नीला (#000E3A)
   • कॉन्टिनेंटल शेल्फ़ (-100 मीटर): ऐज़्योर नेवी (#000E3B)
   • समुद्र तट की लंबाई (0 मीटर): रॉयल कोबाल्ट (#001146)
2. हिलशेडिंग और हाई-पास गॉसियन एन्हांसमेंट: इसमें, विश्लेषणात्मक हिलशेडिंग (ee.Terrain.hillshade) और 5,000 मीटर गॉसियन अनशार्प मास्किंग को एक साथ इस्तेमाल किया जाता है. इससे समुद्री खाई, मिड-ओशन रिज, और सी-माउंट को हाइलाइट किया जाता है.
3. ज़मीन/पानी की सीमा को एक जैसा करना:
   • इसमें Hansen Global Forest Change datamask (ज़मीन और समुद्र के बीच अंतर करना) को MODIS वॉटर मास्क (MOD44W) के साथ जोड़ा जाता है.
   • यह इनलैंड लेक और बंद समुद्रों (जैसे, कैस्पियन सागर, ग्रेट लेक्स, बैकाल झील, अराल सागर) को पेंट करता है, ताकि पानी के रंग की प्राकृतिक गतिशीलता को बनाए रखा जा सके.
   • यह फ़ंक्शन, तीन चरणों में मॉर्फ़ोलॉजिकल सर्कुलर कर्नल रिडक्शन और 3,000 मीटर का गॉसियन ब्लर लागू करता है. इससे, किनारे के पास के उथले पानी और अपतटीय बाथीमेट्री के बीच की सीमा को बिना हार्ड क्लिप किए, आसानी से कम किया जा सकता है.

ग्लोबल कलर बैलेंसिंग और लोकल कंट्रास्ट एन्हांसमेंट (एलसीई)

1. एचएसवी वैल्यू बूस्ट और गामा बैलेंसिंग: चैनल गामा (\(\gamma_R = 0.98, \gamma_G = 1.00, \gamma_B = 1.04\)), इसके बाद एचएसवी कलर स्पेस में 10% वैल्यू चैनल बूस्ट.
2. ध्रुवीय बर्फ़ के व्हाइट-पॉइंट को ठीक करना: यह सुविधा, ज़्यादा रिफ़्लेक्ट करने वाली ध्रुवीय सतहों (ग्रीनलैंड, अंटार्कटिका, ऐल्पाइन बर्फ़ की चादरें) को फ़्लैग करती है और उन्हें पूरी तरह से न्यूट्रल व्हाइट ([255, 255, 255]) में बदल देती है.
3. मल्टी-स्केल एलसीई: लैप्लैशियन कनवोल्यूशन, मीन फ़िल्टरिंग, और गॉसियन अनशार्प मास्किंग के कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल करके, अलग-अलग तरह की सुविधाओं के लिए कंट्रास्ट और टेरेन की शार्पनेस को बेहतर बनाएं.

सुविधा	मास्क किए गए सालाना मोज़ेक	ग्लोबल फ़ाइनल ऐनुअल मोज़ेक (सार्वजनिक Earth Engine ऐसेट)
सार्वजनिक ऐसेट की उपलब्धता	इंटरनल पाइपलाइन स्टेज (सार्वजनिक तौर पर डिस्ट्रिब्यूट नहीं किया गया)	सार्वजनिक तौर पर डिस्ट्रिब्यूट किया गया (projects/ee-earth-timelapse/assets/annual)
डिवाइस का मुख्य इस्तेमाल	रेडियोमेट्रिक कंपोज़िटिंग और QA की इंटरमीडिएट जानकारी	विज़ुअल बेस मैप, वीडियो एक्सपोर्ट करने की सुविधा, और दुनिया भर के टाइम-लैप्स एक्सप्लोर करने की सुविधा
स्पेशल डेटा का पूरा होना	टेरेस्ट्रीयल (डेटा में अंतराल के साथ)	100% ग्लोबल कंप्लीटनेस
Pixel हैंडलिंग मौजूद नहीं है	मास्क किया गया (पारदर्शी, कोई डेटा नहीं)	लीनियर रिग्रेशन इंटरपोलेशन
1999 से पहले के ट्रॉपिकल वॉइड	डेटा में कोई अंतर नहीं होने पर भी इसे सेव किया जाता है	समय के साथ आसानी से इंटरपोलेट किया गया
समुद्री पानी का रंग	मास्क किया गया या सामान्य नहीं किया गया पानी	स्टाइल की गई NOAA ETOPO1 बाथीमेट्री
शामिल स्पेक्ट्रल बैंड	लाल, हरा, नीला, बादल (QA)	लाल, हरा, नीला
बिट डेप्थ	8-बिट का बिना हस्ताक्षर वाला पूर्णांक (0–255)	8-बिट का बिना हस्ताक्षर वाला पूर्णांक (0–255)
Pixel रिज़ॉल्यूशन: 1984–2014	30.0 मीटर प्रति पिक्सल (EPSG:3857)	30.0 मीटर प्रति पिक्सल (EPSG:3857)
Pixel का रिज़ॉल्यूशन: 2015 से अब तक	19.11 मीटर प्रति पिक्सल (EPSG:3857)	19.11 मीटर प्रति पिक्सल (EPSG:3857)

टेबल 2. मास्क किए गए इंटरमीडिएट ऐनुअल मोज़ेक स्टेज और सार्वजनिक तौर पर डिस्ट्रिब्यूट किए गए ग्लोबल फ़ाइनल अर्थ टाइमलैप्स कलेक्शन (projects/ee-earth-timelapse/assets/annual) के बीच तकनीकी तौर पर तुलना की गई है.

सीमाएं और विश्लेषण से जुड़ी बातें

1. दो तरह के रिज़ॉल्यूशन (30 मीटर बनाम 19.11 मीटर): कई दशकों के टाइम-सीरीज़ डेटा का विश्लेषण करने वाले उपयोगकर्ताओं को, 2015 में रिज़ॉल्यूशन में हुए बदलाव के बारे में पता होना चाहिए. साल 1984 से 2014 तक की कंपोज़िट इमेज को हर पिक्सल के लिए 30.0 मीटर के हिसाब से ग्रिड किया गया है. वहीं, साल 2015 से अब तक की इमेज को हर पिक्सल के लिए 19.11 मीटर के हिसाब से ग्रिड किया गया है. ऐसा Sentinel-2 MSI डेटा को इंटिग्रेट करने की वजह से हुआ है.
2. इंटरपोलेट किए गए पिक्सल (1999 से पहले): ग्लोबल फ़ाइनल कलेक्शन में, 1999 से पहले के मोज़ेक में मौजूद नहीं पिक्सल को समय के हिसाब से इंटरपोलेट किया जाता है. जिन इलाकों में ज़मीन के इस्तेमाल में अचानक बदलाव हो रहा है (जैसे, कई सालों के दौरान तेज़ी से जंगलों की कटाई या जलाशय का निर्माण), वहां इंटरपोलेट किए गए पिक्सल, अचानक होने वाले अलग-अलग इवेंट के बजाय, धीरे-धीरे होने वाले लीनियर ट्रांज़िशन को दिखाएंगे.
3. रेडियोमेट्रिक वैल्यू में बदलाव: रेडियोमेट्रिक नॉर्मलाइज़ेशन, MODIS BRDF टारगेट के हिसाब से अलग-अलग सीन में विज़ुअल कंसिस्टेंसी को ऑप्टिमाइज़ करता है. इसमें रिलेटिव स्पेशल पैटर्न को सुरक्षित रखा जाता है, लेकिन लाल, हरे, और नीले स्पेक्ट्रल बैंड में रेडिओमेट्रिक फ़िडेलिटी को सुरक्षित नहीं रखा जाता.
4. फ़िनोलॉजिकल मिक्सिंग: ज़्यादा अक्षांश वाले उत्तरी क्षेत्रों (>60°N) में, गर्मियों के बीच की स्थितियां (डीओवाई 150–270) दिखती हैं. वहीं, समशीतोष्ण और उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में, सालाना कंपोज़िट मीडियन दिखते हैं.

एट्रिब्यूशन

इस डेटासेट को Creative Commons Attribution 4.0 International License के तहत लाइसेंस मिला है. इसके लिए, एट्रिब्यूशन की यह जानकारी देना ज़रूरी है:

Google Earth Timelapse (Google, Landsat, Copernicus)

इसमें कॉपरनिकस सेंटिनल से लिया गया [2015 से अब तक] का डेटा है. इस डेटा में बदलाव किया गया है. Sentinel डेटा का कानूनी नोटिस देखें.