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CCNL: conjunto de dados de luzes noturnas consistentes e corrigidas do DMSP-OLS (1992-2013) v1
O conjunto de dados de luzes noturnas consistentes e corrigidas (CCNL, na sigla em inglês) é uma versão reprocessada do sistema de varredura de linha operacional (OLS, na sigla em inglês) do programa meteorológico de defesa (DMSP, na sigla em inglês) versão 4. Uma série de métodos foi usada para mitigar o impacto da inconsistência interanual, da saturação e dos efeitos de florescimento e para melhorar os dados… dmsp eog imagery lights nighttime ols -
DMSP OLS: luzes noturnas calibradas por radiação global versão 4, sistema de varredura de linha operacional do programa meteorológico de defesa
O sistema de varredura de linha operacional (OLS, na sigla em inglês) do programa meteorológico de defesa (DMSP, na sigla em inglês) tem uma capacidade exclusiva de detectar fontes de emissão visíveis e de infravermelho próximo (VNIR, na sigla em inglês) à noite. Essa coleção contém imagens globais de luzes noturnas sem saturação do sensor. O sensor normalmente é operado em uma configuração de alto ganho para permitir… dmsp eog imagery lights nighttime ols -
DMSP OLS: série temporal de luzes noturnas versão 4, sistema de varredura de linha operacional do programa meteorológico de defesa
O sistema de varredura de linha operacional (OLS, na sigla em inglês) do programa meteorológico de defesa (DMSP, na sigla em inglês) tem uma capacidade exclusiva de detectar fontes de emissão visíveis e de infravermelho próximo (VNIR, na sigla em inglês) à noite. A versão 4 da série temporal de luzes noturnas do DMSP-OLS consiste em composições sem nuvens feitas usando todos os DMSP-OLS arquivados disponíveis com resolução suave… dmsp eog imagery lights nighttime ols -
VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.1
O conjunto de dados anuais de luzes noturnas VIIRS é uma série temporal produzida a partir de grades de radiação média mensais sem nuvens que abrangem de 2013 a 2021. Os dados de 2022 estão disponíveis no conjunto de dados NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22. Uma etapa de filtragem inicial removeu pixels ensolarados, iluminados pela lua e nublados, resultando em composições aproximadas que… annual dnb eog lights nighttime noaa -
VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.2
O conjunto de dados anuais de luzes noturnas VIIRS é uma série temporal produzida a partir de grades de radiação média mensais sem nuvens para 2022. Os dados de anos anteriores estão disponíveis no conjunto de dados NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21. Uma etapa de filtragem inicial removeu pixels ensolarados, iluminados pela lua e nublados, resultando em composições aproximadas que contêm… annual dnb eog lights nighttime noaa -
VIIRS Nighttime Day/Night Band Composites Version 1
Imagens compostas de radiação média mensal usando dados noturnos da banda diurna/noturna (DNB, na sigla em inglês) do Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS). Como esses dados são compostos mensalmente, há muitas áreas do mundo em que é impossível obter uma cobertura de dados de boa qualidade para esse mês. … dnb eog lights monthly nighttime noaa -
VIIRS Stray Light Corrected Nighttime Day/Night Band Composites Version 1
Imagens compostas de radiação média mensal usando dados noturnos da banda diurna/noturna (DNB, na sigla em inglês) do Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS). Como esses dados são compostos mensalmente, há muitas áreas do mundo em que é impossível obter uma cobertura de dados de boa qualidade para esse mês. … dnb eog lights monthly nighttime noaa
Datasets tagged eog in Earth Engine
[null,null,[],[],["The core content focuses on various nighttime light datasets, including the Consistent and Corrected Nighttime Lights (CCNL) and multiple versions of the Defense Meteorological Program (DMSP) Operational Line-Scan System (OLS) and Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) data. These datasets capture visible and near-infrared emissions at night, offering both annual and monthly composites. Data processing involves removing factors such as sunlit, moonlit, and cloudy pixels to produce refined, cloud-free composites. The CCNL dataset mitigates issues like inter-annual inconsistency and saturation.\n"]]