VIIRS के सालाना ग्लोबल नाइटटाइम लाइट्स डेटासेट, एक टाइम सीरीज़ है. इसे साल 2022 के लिए, हर महीने के क्लाउड-फ़्री एवरेज रेडियंस ग्रिड से बनाया गया है. पिछले सालों का डेटा, NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21 डेटासेट में उपलब्ध है.
फ़िल्टर करने के शुरुआती चरण में, सूरज की रोशनी, चांद की रोशनी, और बादलों वाले पिक्सल हटा दिए गए. इससे रफ़ कंपोज़िट तैयार हुए, जिनमें रोशनी, आग, ऑरोरा, और बैकग्राउंड शामिल हैं. साल भर के कंपोज़िट डेटा को हर महीने के हिसाब से बढ़ाया जाता है. इसके बाद, साल भर के कंपोज़िट डेटा को एक साथ मिलाकर, साल भर का कंपोज़िट डेटा बनाया जाता है.
इसके बाद के चरणों में, 12 महीनों के मीडियन रेडियंस का इस्तेमाल करके, ज़्यादा और कम रेडियंस वाले आउटलायर को खारिज किया जाता है. इससे ज़्यादातर आग की घटनाओं को फ़िल्टर किया जाता है और बैकग्राउंड को अलग किया जाता है. बैकग्राउंड एरिया को शून्य पर सेट किया जाता है. इसके लिए, 3x3 ग्रिड सेल से कैलकुलेट की गई डेटा रेंज (डीआर) का इस्तेमाल किया जाता है. बैकग्राउंड के लिए डीआर थ्रेशोल्ड को, बादल के कवरेज के लेवल के हिसाब से इंडेक्स किया जाता है. साथ ही, जिन इलाकों में बादल नहीं होते वहां डीआर थ्रेशोल्ड ज़्यादा होता है.
बैंड
पिक्सल का साइज़ 463.83 मीटर
बैंड
नाम
इकाइयां
पिक्सल का साइज़
ब्यौरा
average
नैनोवॉट/एसआर/सेमी^2
मीटर
डीएनबी की चमक की औसत वैल्यू.
average_masked
नैनोवॉट/एसआर/सेमी^2
मीटर
मास्क किए गए डीएनबी की औसत चमक की वैल्यू
cf_cvg
मीटर
बादल रहित कवरेज; हर पिक्सल में शामिल किए गए कुल ऑब्ज़र्वेशन की संख्या. इस बैंड का इस्तेमाल, उन इलाकों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जहां कम संख्या में ऑब्ज़र्वेशन की गई हैं और क्वालिटी कम हो गई है.
cvg
मीटर
सूर्य की रोशनी और चांद की रोशनी से मुक्त कुल ऑब्ज़र्वेशन की संख्या.
maximum
नैनोवॉट/एसआर/सेमी^2
मीटर
डीएनबी की रेडियंस वैल्यू ज़्यादा से ज़्यादा होनी चाहिए.
median
नैनोवॉट/एसआर/सेमी^2
मीटर
डीएनबी की रेडियंस वैल्यू का मीडियन
median_masked
नैनोवॉट/एसआर/सेमी^2
मीटर
मास्क की गई DNB रेडियंस वैल्यू का मीडियन.
minimum
नैनोवॉट/एसआर/सेमी^2
मीटर
डीएनबी की चमक की कम से कम वैल्यू
उपयोग की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
Colorado School of Mines के डेटा, जानकारी, और प्रॉडक्ट पर कॉपीराइट लागू नहीं होता. साथ ही, इन्हें डिलीवर करने के तरीके से कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता. इन पर कोई पाबंदी भी नहीं है. इसलिए, आम लोग इनका इस्तेमाल कर सकते हैं. ये जानकारी मिलने के बाद, इसका इस्तेमाल किसी भी कानूनी काम के लिए किया जा सकता है. ऊपर दिया गया डेटा, सार्वजनिक डोमेन में है. इसे बिना किसी पाबंदी के इस्तेमाल और डिस्ट्रिब्यूट किया जा सकता है.
उद्धरण
उद्धरण:
एल्डविज, सी॰डी॰, ज़ीज़िन, एम॰, घोष टी॰, सू एफ़सी, तनेजा जे. महीने के हिसाब से औसत निकालकर तैयार की गई, दुनिया भर की वीआईआईआरएस नाइटटाइम लाइट की सालाना टाइम सीरीज़:2012 से 2019.
Remote Sensing 2021, 13(5), p.922, doi:10.3390/rs13050922
doi:10.3390/rs13050922
VIIRS के सालाना ग्लोबल नाइटटाइम लाइट डेटासेट में, टाइम सीरीज़ होती है. इसे साल 2022 के लिए, हर महीने के क्लाउड-फ़्री एवरेज रेडियंस ग्रिड से बनाया जाता है. पिछले सालों का डेटा, NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21 डेटासेट में उपलब्ध है. शुरुआती फ़िल्टरिंग के दौरान, सूरज की रोशनी, चांद की रोशनी, और बादलों की वजह से दिखने वाले पिक्सल हटा दिए गए. इससे, रोशनी, आग, ऑरोरा, और बैकग्राउंड वाली इमेज मिलीं. …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22 dataset provides annual global VIIRS nighttime lights data from monthly cloud-free average radiance grids for 2022.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset includes bands representing average, masked, cloud-free coverages, total observations, maximum, median, and minimum DNB radiance values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is freely available for public use with no restrictions, provided by the Colorado School of Mines.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePrevious years' data (before 2022) can be accessed through the NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21 dataset.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset utilizes filtering to remove sunlit, moonlit, and cloudy pixels, minimizing the influence of fires and aurorae on light measurements.\u003c/p\u003e\n"]]],["The annual VIIRS nighttime lights dataset, provided by the Colorado School of Mines, spans from April 1, 2012, to January 1, 2023. The dataset is derived from monthly, cloud-free radiance grids. Data processing involves filtering out sunlit, moonlit, and cloudy pixels, followed by median radiance analysis to eliminate outliers like fires. Background areas are then zeroed out. The dataset includes bands like 'average,' 'maximum,' 'minimum,' and 'median' radiance, along with cloud-free coverage data, it's available in the Earth Engine platform.\n"],null,["# VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.2\n\nDataset Availability\n: 2012-04-01T00:00:00Z--2024-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Earth Observation Group, Payne Institute for Public Policy, Colorado School of Mines](https://eogdata.mines.edu/products/vnl/#annual_v2)\n\nCadence\n: 1 Year\n\nTags\n:\n[annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [dnb](/earth-engine/datasets/tags/dnb) [eog](/earth-engine/datasets/tags/eog) [lights](/earth-engine/datasets/tags/lights) [nighttime](/earth-engine/datasets/tags/nighttime) [noaa](/earth-engine/datasets/tags/noaa) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [viirs](/earth-engine/datasets/tags/viirs) [visible](/earth-engine/datasets/tags/visible) \n\n#### Description\n\nAnnual global VIIRS nighttime lights dataset is a time series produced from\nmonthly cloud-free average radiance grids for 2022. Data for earlier\nyears are available in the\n[NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21](/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V21) dataset.\n\nAn initial filtering step removed sunlit, moonlit and cloudy pixels,\nleading to rough composites that contains lights, fires, aurora and\nbackground. The rough annual composites are made on monthly increments and\nthen combined to form rough annual composites.\n\nThe subsequent steps uses the twelve-month median radiance to discard high\nand low radiance outliers, filtering out most fires and isolating the\nbackground. Background areas are zeroed out using the data range (DR)\ncalculated from 3x3 grid cells. The DR threshold for background is indexed\nto cloud-cover levels, with higher DR thresholds in areas having low numbers\nof cloud-free coverages.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n463.83 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Pixel Size | Description |\n|------------------|--------------------|------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `average` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Average DNB radiance values. |\n| `average_masked` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Average Masked DNB radiance values |\n| `cf_cvg` | | meters | Cloud-free coverages; the total number of observations that went into each pixel. This band can be used to identify areas with low numbers of observations where the quality is reduced. |\n| `cvg` | | meters | Total number of observations free of sunlight and moonlight. |\n| `maximum` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Maximum DNB radiance values. |\n| `median` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Median DNB radiance values |\n| `median_masked` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Median masked DNB radiance values. |\n| `minimum` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Minimum DNB radiance values |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nColorado School of Mines data, information, and products,\nregardless of the method of delivery,\nare not subject to copyright and carry no restrictions on their subsequent\nuse by the public. Once obtained, they may be put to any lawful use. The\nforgoing data is in the public domain and is being provided without\nrestriction on use and distribution.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Elvidge, C.D, Zhizhin, M., Ghosh T., Hsu FC, Taneja J. Annual time series of\n global VIIRS nighttime lights derived from monthly averages:2012 to 2019.\n Remote Sensing 2021, 13(5), p.922, doi:10.3390/rs13050922\n [doi:10.3390/rs13050922](https://doi.org/10.3390/rs13050922)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.3390/rs13050922\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22')\n .filter(ee.Filter.date('2022-01-01', '2023-01-01'));\n\nvar nighttime = dataset.select('maximum');\nvar nighttimeVis = {min: 0.0, max: 60.0};\nMap.setCenter(-77.1056, 38.8904, 8);\nMap.addLayer(nighttime, nighttimeVis, 'Nighttime');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/NOAA/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V22) \n[VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.2](/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V22) \nAnnual global VIIRS nighttime lights dataset is a time series produced from monthly cloud-free average radiance grids for 2022. Data for earlier years are available in the NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21 dataset. An initial filtering step removed sunlit, moonlit and cloudy pixels, leading to rough composites that contains lights, fires, aurora and background. ... \nNOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22, annual,dnb,eog,lights,nighttime,noaa,population,viirs,visible \n2012-04-01T00:00:00Z/2024-01-01T00:00:00Z \n-65 -180 75 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.3390/rs13050922](https://doi.org/https://eogdata.mines.edu/products/vnl/#annual_v2)\n- [https://doi.org/10.3390/rs13050922](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V22)"]]
