FireCCI51: MODIS Fire_cci Burned Area Pixel Product, Version 5.1

ESA/CCI/FireCCI/5_1
डेटासेट की उपलब्धता
2001-01-01T00:00:00Z–2020-12-01T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("ESA/CCI/FireCCI/5_1")
केडेंस
एक महीना
टैग
burn climate-change copernicus esa fire fragmentation geophysical global human-modification landcover landscape-gradient modis monthly stressors
c3s
cci
firecci
firecci51
gcos

ब्यौरा

MODIS Fire_cci Burned Area pixel प्रॉडक्ट का वर्शन 5.1 (FireCCI51), हर महीने का ग्लोबल ~250 मीटर स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाला डेटासेट है. इसमें जले हुए इलाके के साथ-साथ अन्य डेटा की जानकारी भी शामिल होती है. यह टेरा सैटलाइट पर मौजूद एमओडीआईएस इंस्ट्रूमेंट से मिले, नियर इन्फ़्रारेड (एनआईआर) बैंड में सर्फ़ेस रिफ़्लेक्टेंस के डेटा पर आधारित है. साथ ही, इसमें टेरा और ऐक्वा सैटलाइट के एक ही सेंसर से मिली, आग की मौजूदा स्थिति की जानकारी भी शामिल है.

जली हुई जगह का पता लगाने वाला एल्गोरिदम, दो चरणों वाला हाइब्रिड तरीका इस्तेमाल करता है. पहले चरण में, सक्रिय आग के आधार पर, ऐसे पिक्सल का पता लगाया जाता है जिनके जलने की संभावना ज़्यादा होती है. इन्हें "सीड" कहा जाता है. दूसरे फ़्रेम में, आग के पैच का पूरी तरह से पता लगाने के लिए, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से ग्रोइंग लागू की जाती है. इस फ़ेज़ को अडैप्टिव थ्रेशोल्डिंग से कंट्रोल किया जाता है. इसमें थ्रेशोल्ड का हिसाब, हर सीड के आस-पास के इलाके की खास विशेषताओं के आधार पर लगाया जाता है. आग लगने से पहले और बाद की इमेज के बीच एनआईआर में गिरावट को, आग का पता लगाने की पूरी प्रोसेस में इस्तेमाल किया जाता है.

इस डेटासेट में, हर पिक्सल के लिए यह जानकारी शामिल होती है: आग लगने का पता पहली बार किस दिन चला, आग लगने का पता चलने की संभावना कितनी है, और किस तरह की ज़मीन जल गई है. यह जानकारी, ESA CCI Land Cover dataset v2.0.7 से ली गई है. इसके अलावा, ऐसे पिक्सल की पहचान करने के लिए ऑब्ज़र्वेशन फ़्लैग दिया जाता है जिन्हें मान्य ऑब्ज़र्वेशन न होने की वजह से प्रोसेस नहीं किया गया था या वे ऐसे लैंड कवर से जुड़े हैं जो जलता नहीं है.

FireCCI51 को ESA Climate Change Initiative (CCI) प्रोग्राम के तहत बनाया गया था. यह Copernicus Climate Change Service (C3S) का भी हिस्सा है.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 250 मीटर (सभी बैंड)

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
BurnDate 1 366 250 मीटर

साल के किस दिन आग लगने का पहली बार पता चला, इसका अनुमानित समय
ConfidenceLevel % 1 100 250 मीटर

किसी पिक्सल के बर्न होने का पता चलने की संभावना. इससे सभी पिक्सल के लिए, बर्न होने का पता चलने की अनिश्चितता का पता चलता है. भले ही, उन्हें बर्न न होने के तौर पर क्लासिफ़ाई किया गया हो.
LandCover 250 मीटर

जले हुए पिक्सल की लैंड कवर कैटगरी. इसे CCI LandCover v2.0.7 प्रॉडक्ट से निकाला गया है. Defourny, P., लमार्चे, सी., बोंटेम्प्स, एस., डी मेट, टी., Van Bogaert, E., मोरो, आई., ब्रॉकमैन, सी., बॉटचर, एम॰, किर्चिस, जी॰, वेवर्स, जे., सैंट्रो, एम., रेमोइनो, एफ., & Arino, O. (2017). Land Cover Climate Change Initiative - Product User Guide v2. समस्या 2.0. [ऑनलाइन] यहां उपलब्ध है: https://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download/ESACCI-LC-Ph2-PUGv2_2.0.pdf इसे जुलाई 2020 में ऐक्सेस किया गया था. © ESA Climate Change Initiative - Land Cover led by UCLouvain (2017).
ObservedFlag 250 मीटर

ऐसे फ़्लैग जिनसे पता चलता है कि किसी पिक्सल को प्रोसेस क्यों नहीं किया गया.

  • -2: पिक्सल को जलाया नहीं जा सकता (पानी वाले इलाके, बंजर इलाके, शहरी इलाके, स्थायी बर्फ़ और आइस)
  • -1: महीने के दौरान पिक्सल नहीं देखा गया (बादलों, बादलों की परछाइयों या सेंसर के काम न करने की वजह से)

LandCover Class Table

मान रंग ब्यौरा
0 #000000

कोई डेटा नहीं
10 #ffff64

बारिश पर निर्भर फ़सल वाली ज़मीन
20 #aaf0f0

सिंचाई की गई या बाढ़ के बाद की खेती की ज़मीन
30 #dcf064

मोज़ेक फ़सल वाला खेत (>50%) / प्राकृतिक वनस्पति (पेड़, झाड़ी, जड़ी-बूटी) (<50%)
40 #c8c864

मोज़ेक प्राकृतिक वनस्पति (पेड़, झाड़ी, जड़ी-बूटी) (>50%) / फ़सल वाली ज़मीन (<50%)
50 #006400

पेड़ों से ढकी जगह, चौड़ी पत्ती वाले, सदाबहार, घने से खुले (>15%)
60 #00a000

पेड़ों से ढकी जगह, चौड़ी पत्ती वाले, पतझड़ वाले, घने से लेकर खुले (>15%)
70 #003c00

पेड़ों से ढकी जगह, सुई के आकार की पत्तियां, सदाबहार, घनी से खुली (>15%)
80 #285000

पेड़ों से ढकी जगह, सुई के आकार की पत्तियां, पर्णपाती, 15% से ज़्यादा
90 #788200

पेड़ों से ढकी जगह, अलग-अलग तरह के पत्ते (चौड़े और सुई के आकार के पत्ते)
100 #8ca000

मोज़ेक ट्री और झाड़ियां (>50%) / हर्बेशियस कवर (<50%)
110 #be9600

मोज़ेक वाली जड़ी-बूटी वाली वनस्पति (>50%) / पेड़ और झाड़ियां (<50%)
120 #966400

Shrubland
130 #ffb432

घास का मैदान
140 #ffdcd2

लाइकेन और मॉस
150 #ffebaf

कम वनस्पति (पेड़, झाड़ी, जड़ी-बूटी) (<15%)
170 #009678

पेड़ों से ढकी जगह, बाढ़, खारा पानी
180 #00dc82

झाड़ी या जड़ी-बूटी वाला इलाका, बाढ़ वाला इलाका, ताज़ा/खारा/खारा पानी

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

यह डेटासेट मुफ़्त है और सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल किसी भी मकसद से किया जा सकता है. हालांकि, इसके लिए ये शर्तें लागू होंगी:

  • अगर डेटा का इस्तेमाल किसी प्रज़ेंटेशन या पब्लिकेशन में किया जाता है, तो डेटा का इस्तेमाल करने वाले लोगों को ESA Climate Change Initiative और Fire CCI प्रोजेक्ट के साथ-साथ, डेटा उपलब्ध कराने वाले लोगों को भी क्रेडिट देना होगा. कृपया काम के किसी भी डेटासेट के डीओआई भी शामिल करें.

  • सीसीआई के डेटा में बौद्धिक संपत्ति के अधिकार (आईपीआर), शोधकर्ताओं और डेटा तैयार करने वाले संगठनों के पास होते हैं.

  • जवाबदेही: सीसीआई डेटा की क्वालिटी या उसके सही होने की कोई गारंटी नहीं दी जाती. साथ ही, यह भी नहीं कहा जा सकता कि यह डेटा किसी भी काम के लिए सही है. जानकारी की क्वालिटी या उसके सही होने से जुड़ी सभी शर्तें और जानकारी देने से जुड़ी सभी देनदारियां (लापरवाही से होने वाली कोई भी देनदारी शामिल है) कानून के तहत पूरी तरह से बाहर रखी गई हैं.

उद्धरण

उद्धरण:

  • Padilla Parellada, M. (2018): ESA Fire Climate Change Initiative (Fire_cci): MODIS Fire_cci Burned Area Pixel product, version 5.1. Centre for Environmental Data Analysis, 01 November 2018. https://doi.org/10.5285/58f00d8814064b79a0c49662ad3af537.

  • संबंधित पब्लिकेशन: Lizundia-Loiola, J., ओटॉन, जी., रामो, आर., चुविएको, ई॰ (2020): MODIS डेटा से, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, दुनिया भर में जली हुई जगहों का मैप बनाने के लिए, स्पैटियो-टेंपोरल ऐक्टिव-फ़ायर क्लस्टरिंग का तरीका. Remote Sensing of Environment, 236, 111493. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111493

डीओआई

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (JavaScript)

// Visualize FireCCI51 for one year
var dataset = ee.ImageCollection('ESA/CCI/FireCCI/5_1')
                  .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31');
var burnedArea = dataset.select('BurnDate');

// Use a circular palette to assign colors to date of first detection
var baVis = {
  min: 1,
  max: 366,
  palette: [
    'ff0000', 'fd4100', 'fb8200', 'f9c400', 'f2ff00', 'b6ff05',
    '7aff0a', '3eff0f', '02ff15', '00ff55', '00ff99', '00ffdd',
    '00ddff', '0098ff', '0052ff', '0210ff', '3a0dfb', '7209f6',
    'a905f1', 'e102ed', 'ff00cc', 'ff0089', 'ff0047', 'ff0004'
  ]
};
var maxBA = burnedArea.max();

Map.setCenter(0, 18, 2.1);
Map.addLayer(maxBA, baVis, 'Burned Area');

Python सेटअप करना

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Visualize FireCCI51 for one year
dataset = ee.ImageCollection('ESA/CCI/FireCCI/5_1').filterDate(
    '2020-01-01', '2020-12-31'
)

burned_area = dataset.select('BurnDate')
max_ba = burned_area.max()

# Use a circular palette to assign colors to date of first detection
ba_vis = {
    'min': 1,
    'max': 366,
    'palette': [
        'ff0000', 'fd4100', 'fb8200', 'f9c400', 'f2ff00', 'b6ff05',
        '7aff0a', '3eff0f', '02ff15', '00ff55', '00ff99', '00ffdd',
        '00ddff', '0098ff', '0052ff', '0210ff', '3a0dfb', '7209f6',
        'a905f1', 'e102ed', 'ff00cc', 'ff0089', 'ff0047', 'ff0004'
    ],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(0, 18, 2.1)
m.add_layer(max_ba, ba_vis, 'Burned Area')
m
कोड एडिटर में खोलें
MODIS Fire_cci का बर्न एरिया पिक्सल प्रॉडक्ट वर्शन 5.1 (FireCCI51), हर महीने का ग्लोबल ~250 मीटर स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाला डेटासेट है. इसमें बर्न एरिया के साथ-साथ सहायक डेटा की जानकारी भी शामिल होती है. यह इंडेक्स, टेरा सैटलाइट पर मौजूद MODIS इंस्ट्रुमेंट से मिले, नियर इन्फ़्रारेड (एनआईआर) बैंड में सतह के रिफ़्लेक्टेंस (पृथ्वी की सतह अलग-अलग वेवलेंथ पर कितनी रोशनी रिफ्लेक्ट करती है, इसे मापने का एक स्टैंडर्ड तरीका) पर आधारित है. साथ ही, …
ESA/CCI/FireCCI/5_1, burn,climate-change,copernicus,esa,fire,fragmentation,geophysical,global,human-modification,landcover,landscape-gradient,modis,monthly,stressors
2001-01-01T00:00:00Z/2020-12-01T00:00:00Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine