
- Disponibilità del set di dati
- 1981-01-01T00:00:00Z–2025-08-31T00:00:00Z
- Fornitore di set di dati
- UCSB/CHG
- Cadenza
- 1 giorno
- Tag
Descrizione
Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) è un set di dati sulle precipitazioni quasi globale di oltre 30 anni. CHIRPS incorpora immagini satellitari con risoluzione di 0,05° con dati delle stazioni in situ per creare serie temporali di precipitazioni a griglia per l'analisi delle tendenze e il monitoraggio della siccità stagionale.
Bande
Dimensioni in pixel
5566 metri
Bande
Nome | Unità | Min | Max | Dimensioni dei pixel | Descrizione |
---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/g | 0* | 1444,34* | metri | Precipitazioni |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
Questi set di dati sono di dominio pubblico. Nella misura consentita dalla legge, Pete Peterson ha rinunciato a tutti i diritti di copyright e ai diritti correlati o connessi relativi a Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS).
Citazioni
Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & Joel Michaelsen. "The climate hazards infrared precipitation with stations-a new environmental record for monitoring extremes". Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.
Esplorare con Earth Engine
Editor di codice (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY') .filter(ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-03')); var precipitation = dataset.select('precipitation'); var precipitationVis = { min: 1, max: 17, palette: ['001137', '0aab1e', 'e7eb05', 'ff4a2d', 'e90000'], }; Map.setCenter(17.93, 7.71, 2); Map.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY').filter( ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-03') ) precipitation = dataset.select('precipitation') precipitation_vis = { 'min': 1, 'max': 17, 'palette': ['001137', '0aab1e', 'e7eb05', 'ff4a2d', 'e90000'], } m = geemap.Map() m.set_center(17.93, 7.71, 2) m.add_layer(precipitation, precipitation_vis, 'Precipitation') m