Sentinel-5P NRTI AER AI: Near Real-Time UV Aerosol Index

COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_AER_AI
डेटासेट की उपलब्धता
2018-07-10T11:17:44Z–2026-01-04T13:03:08Z
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Earth Engine स्निपेट
ee.ImageCollection("COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_AER_AI")
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aai aerosol air-quality atmosphere copernicus esa eu knmi pollution s5p sentinel tropomi uvai

ब्यौरा

NRTI/L3_AER_AI

यह डेटासेट, यूवी ऐरोसॉल इंडेक्स (यूवीएआई) की हाई रिज़ॉल्यूशन वाली तस्वीरों का संग्रह करीब-करीब रीयल-टाइम में दिखाता है. इसे ऐब्ज़ॉर्बिंग ऐरोसोल इंडेक्स (एएआई) भी कहा जाता है.

एएआई, रेले स्कैटरिंग में वेवलेंथ पर निर्भर बदलावों पर आधारित होता है. ये बदलाव दो वेवलेंथ के लिए यूवी स्पेक्ट्रल रेंज में मापे जाते हैं. ऑब्ज़र्व किए गए और मॉडल किए गए रिफ़्लेक्टेंस के बीच का अंतर एएआई होता है. जब एएआई पॉज़िटिव होता है, तो इसका मतलब है कि हवा में धूल और धुएं जैसे यूवी किरणों को सोखने वाले ऐरोसॉल मौजूद हैं. इससे धूल के तूफ़ान, ज्वालामुखी की राख, और बायोमास जलने से निकलने वाले ऐरोसॉल प्लूम के विकास को ट्रैक करने में मदद मिलती है.

इस्तेमाल की गई वेवलेंथ में ओज़ोन का अब्सॉर्प्शन बहुत कम होता है. इसलिए, ऐरोसॉल ऑप्टिकल थिकनेस मेज़रमेंट के उलट, बादलों की मौजूदगी में भी एएआई का हिसाब लगाया जा सकता है. इसलिए, दुनिया भर के डेटा को रोज़ इकट्ठा किया जा सकता है.

इस L3 AER_AI प्रॉडक्ट के लिए, absorbing_aerosol_index का हिसाब, 354 एनएम और 388 एनएम की वेवलेंथ पर, एक साथ दो मेज़रमेंट करके लगाया जाता है.

एनआरटीआई L3 प्रॉडक्ट

एनआरटीआई L3 प्रॉडक्ट बनाने के लिए, हम डेटा को ग्रिड में बदलने के लिए harpconvert का इस्तेमाल करते हैं.

एक टाइल के लिए harpconvert को कॉल करने का उदाहरण: harpconvert --format hdf5 --hdf5-compression 9 -a 'absorbing_aerosol_index_validity>50;derive(datetime_stop {time}); bin_spatial(2001, 50.000000, 0.01, 2001, -120.000000, 0.01); keep(absorbing_aerosol_index,sensor_altitude,sensor_azimuth_angle, sensor_zenith_angle,solar_azimuth_angle,solar_zenith_angle)' S5P_NRTI_L2__AER_AI_20181113T080042_20181113T080542_05618_01_010200_20181113T083707.nc output.h5

सेंटिनल-5 प्रीकर्सर (सेंटिनल-5पी)

Sentinel-5 Precursor, एक सैटलाइट है. इसे यूरोपियन स्पेस एजेंसी ने 13 अक्टूबर, 2017 को लॉन्च किया था. इसका मकसद, वायु प्रदूषण पर नज़र रखना है. इस पर मौजूद सेंसर को अक्सर ट्रॉपोमी (ट्रोपोस्फ़ेरिक मॉनिटरिंग इंस्ट्रुमेंट) कहा जाता है.

CH4 को छोड़कर, एस5पी के सभी डेटासेट के दो वर्शन होते हैं: नियर रीयल-टाइम (एनआरटीआई) और ऑफ़लाइन (ओएफ़एल). CH4 सिर्फ़ ओएफ़एफ़एल के तौर पर उपलब्ध है. एनआरटीआई ऐसेट, ऑफ़लाइन ऐसेट की तुलना में कम क्षेत्र को कवर करती हैं. हालांकि, डेटा हासिल करने के बाद ये ऐसेट तेज़ी से दिखती हैं. ऑफ़लाइन ऐसेट में एक ऑर्बिट का डेटा होता है. इसमें सिर्फ़ एक गोलार्ध का डेटा होता है, क्योंकि पृथ्वी का आधा हिस्सा अंधेरे में रहता है.

डेटा में गड़बड़ी की वजह से, अक्सर वर्टिकल कॉलम की नेगेटिव वैल्यू देखी जाती हैं. ऐसा खास तौर पर, बिना प्रदूषण वाले इलाकों या कम SO2 उत्सर्जन वाले इलाकों में होता है. हमारा सुझाव है कि आप इन वैल्यू को फ़िल्टर न करें. हालांकि, आउटलायर को फ़िल्टर किया जा सकता है. जैसे, -0.001 mol/m^2 से कम वाले वर्टिकल कॉलम.

सेंटिनल 5पी के लेवल 2 (L2) के मूल डेटा को समय के हिसाब से बांटा जाता है, न कि अक्षांश/देशांतर के हिसाब से. Earth Engine में डेटा डालने के लिए, हर सेंटिनल 5पी L2 प्रॉडक्ट को L3 में बदला जाता है. हर ऑर्बिट में एक ग्रिड को रखा जाता है. इसका मतलब है कि सभी प्रॉडक्ट के लिए एग्रीगेशन नहीं किया जाता.

एंटीमेरिडियन के बीच मौजूद सोर्स प्रॉडक्ट, _1 और _2 सफ़िक्स वाली दो Earth Engine ऐसेट के तौर पर डाले जाते हैं.

bin_spatial ऑपरेशन का इस्तेमाल करके, harpconvert टूल से L3 में कन्वर्ज़न किया जाता है. सोर्स डेटा को फ़िल्टर करके, ऐसे पिक्सल हटाए जाते हैं जिनकी क्यूए वैल्यू इनसे कम होती है:

  • AER_AI के लिए 80%
  • NO2 के tropospheric_NO2_column_number_density बैंड के लिए 75%
  • O3 और SO2 को छोड़कर, अन्य सभी डेटासेट के लिए 50%

O3_TCL प्रॉडक्ट को सीधे तौर पर डाला जाता है. इसके लिए, harpconvert नहीं चलाया जाता.

बैंड

पिक्सल का साइज़
1113.2 मीटर

बैंड

नाम इकाइयां कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
absorbing_aerosol_index -25* 39* मीटर

इससे पता चलता है कि वायुमंडल में ऐरोसॉल की मात्रा कितनी है.

यूवीएआई इंडेक्स, किसी वेवलेंथ पेयर के लिए, अल्ट्रावायलेट (यूवी) स्पेक्ट्रल रेंज में स्पेक्ट्रल कंट्रास्ट पर आधारित होता है. इसमें, ऑब्ज़र्व किए गए और मॉडल किए गए रिफ़्लेक्टेंस के बीच का अंतर, रेज़िडुअल वैल्यू में दिखता है. जब यह रेज़िडुअल पॉज़िटिव होता है, तो इसका मतलब है कि इसमें धूल और धुएं जैसे यूवी सोखने वाले ऐरोसॉल मौजूद हैं. इसे अक्सर ऐब्ज़ॉर्बिंग ऐरोसॉल इंडेक्स (एएआई) कहा जाता है. बादलों की वजह से, बहुत कम रेज़िडुअल वैल्यू मिलती हैं. साथ ही, बहुत ज़्यादा नेगेटिव रेज़िडुअल वैल्यू से पता चलता है कि हवा में ऐसे ऐरोसॉल मौजूद हैं जो यूवी को सोखते नहीं हैं. इनमें सल्फ़ेट ऐरोसॉल भी शामिल हैं.

सैटलाइट से लिए गए ऐरोसॉल ऑप्टिकल थिकनेस के मेज़रमेंट के उलट, बादलों की मौजूदगी में भी एएआई का हिसाब लगाया जा सकता है. इससे रोज़ाना, दुनिया भर के डेटा को इकट्ठा किया जा सकता है. यह रेगिस्तानी धूल, ज्वालामुखी के विस्फोट से निकली राख, और बायोमास के जलने से निकलने वाले धुएं से बने एयरोसोल प्लूम के विकास को ट्रैक करने के लिए सबसे सही तरीका है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, एटीबीडी देखें.

sensor_altitude m 828543* 856078* मीटर

जियोडेटिक सब-सैटलाइट पॉइंट (WGS84) के हिसाब से सैटलाइट की ऊंचाई.

sensor_azimuth_angle deg -180* 180* मीटर

ग्राउंड पिक्सल लोकेशन (WGS84) पर सैटलाइट का ऐज़िमथ ऐंगल; ऐंगल को उत्तर से पूर्व की ओर मापा गया है.

sensor_zenith_angle deg 0.09* 67* मीटर

ग्राउंड पिक्सल लोकेशन (WGS84) पर उपग्रह का ज़ेनिट ऐंगल; ऐंगल को वर्टिकल से दूर मापा गया है.

solar_azimuth_angle deg -180* 180* मीटर

ग्राउंड पिक्सल लोकेशन (WGS84) पर सूरज का ऐज़िमथ ऐंगल; ऐंगल को उत्तर से पूर्व की ओर मापा गया है.

solar_zenith_angle deg 8* 88* मीटर

ग्राउंड पिक्सल लोकेशन (WGS84) पर उपग्रह का ज़ेनिट ऐंगल; ऐंगल को वर्टिकल से दूर मापा गया है.

* कम से कम या ज़्यादा से ज़्यादा अनुमानित वैल्यू

इमेज प्रॉपर्टी

इमेज की प्रॉपर्टी

नाम टाइप ब्यौरा
ALGORITHM_VERSION STRING

L2 प्रोसेसिंग में इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम का वर्शन. यह प्रोसेसर (फ़्रेमवर्क) के वर्शन से अलग होता है, ताकि अलग-अलग प्रॉडक्ट के लिए रिलीज़ के अलग-अलग शेड्यूल को शामिल किया जा सके.

BUILD_DATE STRING

वह तारीख जिस दिन L2 प्रोसेसिंग करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला सॉफ़्टवेयर बनाया गया था. 1 जनवरी 1970 से इसे मिलीसेकंड के तौर पर दिखाया जाता है.

HARP_VERSION INT

HARP टूल का वह वर्शन जिसका इस्तेमाल L2 डेटा को L3 प्रॉडक्ट में ग्रिड करने के लिए किया गया.

संस्थान STRING

वह संस्थान जहां L1 से L2 तक डेटा प्रोसेस किया गया था.

L3_PROCESSING_TIME INT

वह तारीख जिस दिन Google ने harpconvert का इस्तेमाल करके, L2 डेटा को L3 में प्रोसेस किया था. 1 जनवरी 1970 से इसे मिलीसेकंड के तौर पर दिखाया जाता है.

LAT_MAX DOUBLE

ऐसेट का ज़्यादा से ज़्यादा अक्षांश (डिग्री).

LAT_MIN DOUBLE

ऐसेट का कम से कम अक्षांश (डिग्री).

LON_MAX DOUBLE

ऐसेट की ज़्यादा से ज़्यादा देशांतर (डिग्री).

LON_MIN DOUBLE

ऐसेट का कम से कम देशांतर (डिग्री).

ORBIT INT

डेटा हासिल करने के समय, सैटलाइट का ऑर्बिट नंबर.

प्लैटफ़ॉर्म STRING

उस प्लैटफ़ॉर्म का नाम जिसने डेटा हासिल किया.

PROCESSING_STATUS STRING

दुनिया भर में प्रॉडक्ट की प्रोसेसिंग का स्टेटस. यह मुख्य रूप से, सहायक इनपुट डेटा की उपलब्धता पर आधारित होता है. संभावित वैल्यू ये हैं: "सामान्य" और "खराब".

PROCESSOR_VERSION STRING

L2 प्रोसेसिंग के लिए इस्तेमाल किए गए सॉफ़्टवेयर का वर्शन, "major.minor.patch" फ़ॉर्म की स्ट्रिंग के तौर पर.

PRODUCT_ID STRING

इस ऐसेट को जनरेट करने के लिए इस्तेमाल किए गए L2 प्रॉडक्ट का आईडी.

PRODUCT_QUALITY STRING

यह इंडिकेटर बताता है कि प्रॉडक्ट की क्वालिटी खराब हुई है या नहीं. "खराब" और "सामान्य" वैल्यू का इस्तेमाल किया जा सकता है.

सेंसर STRING

उस सेंसर का नाम जिसने डेटा हासिल किया.

SPATIAL_RESOLUTION STRING

नीचे की ओर स्पेशल रिज़ॉल्यूशन. ज़्यादातर प्रॉडक्ट के लिए यह 3.5x7 km2 है. हालांकि, L2__O3__PR के लिए यह 28x21km2 होता है. L2__CO____ और L2__CH4___, दोनों के लिए 7x7 km2 का इस्तेमाल किया जाता है. यह एट्रिब्यूट, सीसीआई स्टैंडर्ड से लिया गया है.

TIME_REFERENCE_DAYS_SINCE_1950 INT

1 जनवरी, 1950 से डेटा हासिल करने की तारीख तक के दिन.

TIME_REFERENCE_JULIAN_DAY DOUBLE

जूलियन पीरियड के हिसाब से, डेटा किस दिन (संख्या में) हासिल किया गया.

TRACKING_ID STRING

L2 प्रॉडक्ट फ़ाइल के लिए यूयूआईडी.

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

Sentinel डेटा का इस्तेमाल, Copernicus Sentinel डेटा के इस्तेमाल से जुड़े नियम और शर्तों से नियंत्रित होता है.

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (JavaScript)

var collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_AER_AI')
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  .filterDate('2019-06-01', '2019-06-06');

var band_viz = {
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  max: 2.0,
  palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red']
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Map.addLayer(collection.mean(), band_viz, 'S5P Aerosol');
Map.setCenter(-118.82, 36.1, 5);
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