Tập dữ liệu ánh sáng ban đêm toàn cầu hằng năm của VIIRS là một chuỗi thời gian được tạo ra từ các lưới bức xạ trung bình hằng tháng không có mây cho năm 2022. Dữ liệu cho những năm trước có trong tập dữ liệu NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21.
Bước lọc ban đầu đã loại bỏ các điểm ảnh có ánh sáng mặt trời, ánh sáng mặt trăng và mây, dẫn đến các thành phần thô chứa ánh sáng, lửa, cực quang và nền. Các hình ảnh tổng hợp sơ bộ hằng năm được tạo theo gia số hằng tháng rồi kết hợp để tạo thành hình ảnh tổng hợp sơ bộ hằng năm.
Các bước tiếp theo sử dụng độ chói trung bình trong 12 tháng để loại bỏ các giá trị độ chói ngoại lai cao và thấp, lọc bỏ hầu hết các đám cháy và tách biệt nền. Các vùng nền được đặt về 0 bằng cách sử dụng phạm vi dữ liệu (DR) được tính từ các ô lưới 3x3. Ngưỡng DR cho nền được lập chỉ mục theo mức độ che phủ của mây, với ngưỡng DR cao hơn ở những khu vực có số lượng vùng phủ sóng không có mây thấp.
Băng tần
Kích thước pixel 463,83 mét
Băng tần
Tên
Đơn vị
Kích thước pixel
Mô tả
average
nanoWatts/sr/cm^2
mét
Giá trị độ rạng trung bình của DNB.
average_masked
nanoWatts/sr/cm^2
mét
Giá trị độ chói trung bình của DNB được che
cf_cvg
mét
Vùng phủ sóng không có mây; tổng số điểm quan sát được đưa vào mỗi pixel. Bạn có thể sử dụng dải này để xác định những khu vực có số lượng quan sát thấp, dẫn đến chất lượng giảm.
cvg
mét
Tổng số lần quan sát không có ánh sáng mặt trời và ánh trăng.
maximum
nanoWatts/sr/cm^2
mét
Giá trị bức xạ DNB tối đa.
median
nanoWatts/sr/cm^2
mét
Giá trị bức xạ trung bình của DNB
median_masked
nanoWatts/sr/cm^2
mét
Giá trị độ chói DNB trung vị được che.
minimum
nanoWatts/sr/cm^2
mét
Giá trị độ rạng tối thiểu của DNB
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Dữ liệu, thông tin và sản phẩm của Trường Mỏ Colorado, bất kể phương thức phân phối, đều không phải tuân theo luật bản quyền và không có hạn chế nào đối với việc sử dụng sau này của công chúng. Sau khi thu thập, những dữ liệu này có thể được sử dụng cho bất kỳ mục đích hợp pháp nào. Dữ liệu nêu trên thuộc phạm vi công cộng và được cung cấp mà không có hạn chế về việc sử dụng và phân phối.
Trích dẫn
Trích dẫn:
Elvidge, C.D, Zhizhin, M., Ghosh T., Hsu FC, Taneja J. Chuỗi thời gian hằng năm về ánh sáng ban đêm toàn cầu của VIIRS được tính từ mức trung bình hằng tháng:từ năm 2012 đến năm 2019.
Remote Sensing 2021, 13(5), p.922, doi:10.3390/rs13050922
doi:10.3390/rs13050922
Tập dữ liệu ánh sáng ban đêm hằng năm trên toàn cầu của VIIRS là một chuỗi thời gian được tạo ra từ các lưới bức xạ trung bình hằng tháng không có mây cho năm 2022. Dữ liệu cho những năm trước có trong tập dữ liệu NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21. Bước lọc ban đầu đã loại bỏ các điểm ảnh có ánh sáng mặt trời, ánh trăng và mây, dẫn đến các thành phần thô chứa ánh sáng, lửa, cực quang và nền. …
[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)"]]
