
- 数据集可用性
- 2018-01-01T00:00:00Z–2021-11-28T00:00:00Z
- 数据集提供程序
- 全球变化观测计划 (GCOM)
- Earth Engine 代码段
-
ee.ImageCollection("JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LST/V2")
- 频率
- 1 天
- 标签
说明
此产品是陆地地表的温度。
如需查看 2021 年 11 月 28 日之后的数据,请参阅 V3 数据集。
GCOM-C 会进行长期持续的全球观测和数据收集,以阐明辐射预算和碳循环波动背后的机制,为准确预测未来温度上升提供依据。同时,与拥有气候数值模型的研究机构合作,有助于减少基于气候数值模型得出的温度上升预测误差,并提高各种环境变化预测的准确性。安装在 GCOM-C 上的 SGLI 是安装在 ADEOS-II (MIDORI II) 上的全球成像仪 (GLI) 的继任传感器,是一种成像辐射计,可在 19 个波段中测量从近紫外到热红外区域 (380 nm-12 um) 的辐射。在日本附近的中纬度地区,SGLI 可实现大约每两天一次的全球观测,地面观测宽度超过 1,000 公里。此外,SGLI 实现的分辨率高于类似的全球传感器,并具有偏振观测功能和多角度观测功能。
频段
像素大小
4638.3 米
乐队
名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 说明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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LST_AVE |
K | 0* | 65531* | 地表温度。 |
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LST_QA_flag |
LST 质量检查 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
图片属性
图片属性
名称 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
ALGORITHM_VERSION | STRING | 算法版本 |
GRID_INTERVAL | STRING | 空间分辨率 |
GRID_INTERVAL_UNIT | STRING | GRID_INTERVAL 的单位 |
IMAGE_END_TIME | STRING | 图片获取结束时间 |
IMAGE_START_TIME | STRING | 图片获取开始时间 |
PROCESSING_RESULT | STRING | 良好、一般、差、不合格 |
PROCESSING_UT | STRING | 处理时间 |
PRODUCT_FILENAME | STRING | 源文件名 |
PRODUCT_VERSION | STRING | 产品版本 |
SATELLITE_DIRECTION | STRING | 卫星轨道方向
|
LST_AVE_OFFSET | STRING | 偏移值 |
LST_AVE_SLOPE | STRING | 斜坡 |
使用条款
使用条款
此数据集可免费使用,没有任何限制(包括商业用途)。任何希望发布分析结果或增值数据产品的人员都应正确注明原始 G-Portal 数据的提供方,例如:“日本宇宙航空研究开发机构的公共关系数据”。对于增值数据产品,请注明原始 G-Portal 数据的提供方,例如“此增值数据产品的原始数据由日本航空宇宙探索局提供。”
如需了解详情,请参阅 G-Portal 的服务条款(第 7 条)。
引用
Moriyama, M. (2020 年 5 月)。GCOM-C1/SGLI 地表温度产品算法理论基础文档(版本 2)。检索自 https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver2/V2ATBD_T4A_LST_Moriyama_r1.pdf
使用 Earth Engine 进行探索
Code Editor (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('JAXA/GCOM-C/L3/LAND/LST/V2') .filterDate('2020-01-01', '2020-02-01') // filter to daytime data only .filter(ee.Filter.eq('SATELLITE_DIRECTION', 'D')); // Multiply with slope coefficient var dataset = dataset.mean().multiply(0.02); var visualization = { bands: ['LST_AVE'], min: 250, max: 316, palette: [ '040274','040281','0502a3','0502b8','0502ce','0502e6', '0602ff','235cb1','307ef3','269db1','30c8e2','32d3ef', '3be285','3ff38f','86e26f','3ae237','b5e22e','d6e21f', 'fff705','ffd611','ffb613','ff8b13','ff6e08','ff500d', 'ff0000','de0101','c21301','a71001','911003', ] }; Map.setCenter(128.45, 33.33, 5); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Land Surface Temperature');