GOES-19 FDCC Series ABI Level 2 Fire/Hot Spot Characterization CONUS

NOAA/GOES/19/FDCC
Dataset-Verfügbarkeit
2025-04-07T00:00:00Z–2025-09-01T19:56:18.300000Z
Dataset-Anbieter
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("NOAA/GOES/19/FDCC")
Intervall
10 Minuten
Tags
abi fdc fire goes goes-19 goes-east goes-u hotspot nesdis noaa ospo wildfire

Beschreibung

GOES-Satelliten sind geostationäre Wettersatelliten, die von der NOAA betrieben werden.

Das Produkt „Fire (HSC)“ enthält vier Bilder: eines in Form einer Brandmaske und die anderen drei mit Pixelwerten, die die Brandtemperatur, die Brandfläche und die Strahlungsleistung des Brandes angeben.

Die ABI L2+ FHS-Metadatenmaske weist jedem georeferenzierten Pixel ein Flag zu, das seine Position in Bezug auf den FHS-Algorithmus angibt. Nutzer, die nur wenige Falschmeldungen tolerieren, sollten sich auf die Kategorien „Verarbeitet“ und „Gesättigt“ (Maskencodes 10, 11, 30 und 31) konzentrieren. Auch in diesen Kategorien kann es jedoch zu Falschmeldungen kommen.

Die Produktion operativer Daten für GOES-19 begann am 7. April 2025. Alle Daten vor diesem Datum sind nur vorläufig.

README

NOAA stellt die folgenden Skripts für vorgeschlagene Kategorien, Farbkarten und Visualisierungen zur Verfügung:

Das Office of Satellite and Product Operations der NOAA hat einen Kanal mit allgemeinen Satellitennachrichten mit Statusupdates.

Bänder

Pixelgröße
2.000 Meter

Bänder

Name Einheiten Min. Max. Maßstab Offset Pixelgröße Beschreibung
Area m^2 0* 16723* 60,98 4000 Meter

Brandgebiet

Temp K 0* 32642* 0,0549367 400 Meter

Brandtemperatur

Mask Meter

Kategorien für Brandmasken. Die Pixelwerte im Bild der Brandmaske geben eine Brandkategorie und diagnostische Informationen an, die mit der Ausführung des Algorithmus verknüpft sind. Die sechs Brandkategorien sind: Brandpixel von guter Qualität oder zeitlich gefiltertes Brandpixel von guter Qualität; gesättigtes Brandpixel oder zeitlich gefiltertes gesättigtes Brandpixel; durch Wolken verunreinigtes oder zeitlich gefiltertes durch Wolken verunreinigtes Brandpixel; Brandpixel mit hoher Wahrscheinlichkeit oder zeitlich gefiltertes Brandpixel mit hoher Wahrscheinlichkeit; Brandpixel mit mittlerer Wahrscheinlichkeit oder zeitlich gefiltertes Brandpixel mit hoher Wahrscheinlichkeit; Brandpixel mit niedriger Wahrscheinlichkeit oder zeitlich gefiltertes Brandpixel mit hoher Wahrscheinlichkeit. Zeitlich gefilterte Brandpixel sind das Ergebnis von Brandpixeln, die sowohl räumlich als auch zeitlich nahe beieinander liegen.

Power MW 0 200000 Meter

Strahlungsleistung des Feuers

DQF 0 5 Meter

Datenqualitäts-Flags

* geschätzter Mindest- oder Höchstwert

Klassentabelle für Masken

Wert Farbe Beschreibung
10 rot

Verarbeiteter Brand

11 weiß

Gesättigter Brand

12 schierfergrau

Durch Wolken verunreinigter Brand

13 orange

Hohe Wahrscheinlichkeit für Brand

14 violett

Mittlere Wahrscheinlichkeit für Brand

15 blau

Geringe Wahrscheinlichkeit eines Brandes

30 dunkelrot

Verarbeiteter Brand, gefiltert

31 bläulich-weiß

Gesättigter Brand, gefiltert

32 dunkel-schiefergrau

Durch Wolken verunreinigter Brand, gefiltert

33 dunkelorange

Hohe Wahrscheinlichkeit für Brand, gefiltert

34 dunkelviolett

Mittlere Wahrscheinlichkeit für Brand, gefiltert

35 dunkelblau

Geringe Wahrscheinlichkeit für Brand, gefiltert

Klassentabelle für DQF

Wert Farbe Beschreibung
0 #ffffff

Brand, gute Qualität

1 #ff00ff

Land ohne Brand, gute Qualität

2 #0000ff

Ungültig aufgrund einer undurchsichtigen Wolke

3 #00ffff

Ungültig aufgrund von Oberflächentyp, Sonnenreflexion, Überschreitung des LZA-Schwellenwerts, Off-Earth-Status oder fehlenden Eingabedaten

4 #ffff00

Ungültig aufgrund fehlerhafter Eingabedaten

5 #ff0000

Ungültig aufgrund von Algorithmusfehler

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

NOAA-Daten, -Informationen und -Produkte unterliegen unabhängig von der Art der Bereitstellung keinem Urheberrecht und es gibt keine Einschränkungen für die spätere Nutzung durch die Öffentlichkeit. Sobald sie erlangt wurden, können sie für jeden rechtmäßigen Zweck verwendet werden.

Zitate

Zitate:
  • Early characterization of the active fire detection products derived from the next generation NPOESS/VIIRS and GOES-R/ABI instruments. Schroeder, W., Csiszar, I., et al, (2010), Early characterization of the active fire detection products derived from the next generation NPOESS/VIIRS and GOES-R/ABI instruments, paper presented at 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Honolulu, HI. doi:10.1109/IGARSS.2010.5650863

  • Schmit, T., Griffith, P., et al, (2016), A closer look at the ABI on the GOES-R series, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98(4), 681-698. doi:10.1175/BAMS-D-15-00230.1

DOIs

Earth Engine nutzen

Code-Editor (JavaScript)

// NOAA GOES-19 conterminous fire product for a single time slice.

var image = ee.Image('NOAA/GOES/19/FDCC/2025097000117300000');

var area = image.select('Area');
var temp = image.select('Temp');
var dqf = image.select('DQF');

Map.centerObject(image, 3);
var xMin = -145;
var yMin = 15;
var xMax = -55;
var yMax = 54;
Map.setCenter((xMin + xMax) / 2, 15, 3);
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([xMin, yMin, xMax, yMax], null, true);


var DQFVis = {
  min: 0,
  max: 5,
  palette: [
    'blanchedalmond',  // Good quality fire pixel
    'olive',           // Good quality fire free land
    'teal',            // Opaque cloud
                       // Bad surface type, sunglint, LZA threshold exceeded,
    'darkslateblue',   // off Earth, or missing input data
    'lemonchiffon',    // Bad input data
    'burlywood'        // Algorithm failure
  ]};
Map.addLayer(dqf, DQFVis, 'DQF');

// Fires are small enough that they are difficult to see at the scale of
// an entire GOES image.  Buffer fires based on area to make them stand out.
var area = area.reduceToVectors({
  geometry: geometry,
  scale: 2000,
  geometryType: 'centroid',
  labelProperty: 'area',
  maxPixels: 1e10,
}).map(function(feature){
  return feature.buffer(ee.Number(feature.get('area')).add(1).pow(1.4));
});
Map.addLayer(area, {color: 'orange'}, 'area');

// Buffer fires based on temperature to make them stand out.
var temp = temp.reduceToVectors({
  geometry: geometry,
  scale: 2000,
  geometryType: 'centroid',
  labelProperty: 'temp',
  maxPixels: 1e10,
}).map(function(feature){
  return feature.buffer(ee.Number(feature.get('temp')).add(2).pow(1.2));
});
Map.addLayer(temp, {color: 'red'}, 'temp');
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