Google Earth Engine ——MCD19A2 V6数据产品是MODIS Terra和Aqua结合的大气校正多角度实施(MAIAC)陆地气溶胶光学深度(AOD)网格化2级产品,1公里分辨率

简介: Google Earth Engine ——MCD19A2 V6数据产品是MODIS Terra和Aqua结合的大气校正多角度实施(MAIAC)陆地气溶胶光学深度(AOD)网格化2级产品,1公里分辨率

The MCD19A2 V6 data product is a MODIS Terra and Aqua combined Multi-angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) Land Aerosol Optical Depth (AOD) gridded Level 2 product produced daily at 1 km resolution. For more information see the MAIAC user guide.

Documentation:


MCD19A2 V6数据产品是MODIS Terra和Aqua结合的大气校正多角度实施(MAIAC)陆地气溶胶光学深度(AOD)网格化2级产品,每天以1公里分辨率制作。更多信息见MAIAC用户指南。

文件。

用户指南

算法理论基础文件(ATBD)

一般文件

Dataset Availability

2000-02-01T00:00:00 - 2021-09-19T00:00:00

Dataset Provider

NASA LP DAAC at the USGS EROS Center

Collection Snippet

ee.ImageCollection("MODIS/006/MCD19A2_GRANULES")

Resolution

1000 meters

Bands Table

Name Description Min Max Units Scale
Optical_Depth_047 Blue band (0.47 μm) aerosol optical depth over land -100 5000 0.001
Optical_Depth_055 Green band (0.55 μm) aerosol optical depth over land -100 5000 0.001
AOD_Uncertainty AOD uncertainty based on blue-band surface brightness (reflectance) -100 30000 0.0001
FineModeFraction Fine mode fraction for ocean 0 10000 0.0001
Column_WV Column water vapor over land 0 30000 cm 0.001
AOD_QA AOD QA 0
AOD_QA Bitmask
  • Bits 0-2: Cloud mask
    • 0: Undefined
    • 1: Clear
    • 2: Possibly cloudy (detected by AOD filter)
    • 3: Cloudy (detected by cloud mask algorithm)
    • 5: Cloud shadow
    • 6: Hot spot of fire
    • 7: Water sediments
  • Bits 3-4: Land water snow/ice mask
    • 0: Land
    • 1: Water
    • 2: Snow
    • 3: Ice
  • Bits 5-7: Adjacency mask
    • 0: Normal condition/Clear
    • 1: Adjacent to clouds
    • 2: Surrounded by more than 8 cloudy pixels
    • 3: Adjacent to a single cloudy pixel
    • 4: Adjacent to snow
    • 5: Snow was previously detected in this pixel
  • Bits 8-11: QA for AOD
    • 0: Best quality
    • 1: Water Sediments are detected (water)
    • 3: There is 1 neighbor cloud
    • 4: There is >1 neighbor clouds
    • 5: No retrieval (cloudy, or whatever)
    • 6: No retrievals near detected or previously detected snow
    • 7: Climatology AOD - altitude above 3.5km (water) and 4.2km (land)
    • 8: No retrieval due to sun glint (water)
    • 9: Retrieved AOD is very low (<0.05) due to glint (water)
    • 10: AOD within +-2km from the coastline (may be unreliable)
    • 11: Land, research quality - AOD retrieved but CM is possibly cloudy
  • Bit 12: Glint mask
    • 0: No glint
    • 1: Glint (glint angle < 40°)
  • Bits 13-14: Aerosol model
    • 0: Background model (regional)
    • 1: Smoke model (regional)
    • 2: Dust model
  • Bit 15: Reserved
    • 0: Reserved for future use
    • 1: Reserved for future use
AOD_MODEL AOD model used in retrieval 0 100 0
Injection_Height Smoke injection height 0 10000 m 0
cosSZA Cosine of solar zenith angle (5 km resolution) 0 10000 0.0001
cosVZA Cosine view zenith angle (5 km resolution) 0 10000 0.0001
RelAZ Relative azimuth angle (5 km resolution) -18000 18000 0.01
Scattering_Angle Scattering angle (5 km resolution) -18000 18000 0.01
Glint_Angle Glint angle (5 km resolution) -18000 18000 0.01

使用说明:

MODIS data and products acquired through the LP DAAC have no restrictions on subsequent use, sale, or redistribution.

通过LP DAAC获得的MODIS数据和产品对后续使用、销售或再分配没有限制。

引用:


代码:

var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD19A2_GRANULES')
                  .select('Optical_Depth_047')
                  .filterDate('2019-01-01', '2019-01-15');
var band_viz = {
  min: 0,
  max: 500,
  palette: ['black', 'blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red']
};
Map.addLayer(collection.mean(), band_viz, 'Optical Depth 047');
Map.setCenter(76, 13, 6);



相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据处理
人工智能平台PAI产品使用合集之PAI-DSW实例服务器ping不通google.com,该如何排查
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5月前
|
自然语言处理 安全 Shell
Linux 提权-SUID/SGID_1 本文通过 Google 翻译 SUID | SGID Part-1 – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生,本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。
接下来,让我们看看 SUID3NUM 在枚举 SUID 二进制文件方面的表现如何。 3.2、枚举 SUID 二进制文件 – SUID3NUM 我们将用来枚举 SUID 二进制文件的第二个工具是 SUID3NUM。这是一个很棒的工具,因为它是专门为枚举 SUID 二进制文件而创建的。但这还不是全部,它还提供了可用于提升权限的命令(命令从 GTFOBins 中提取)。 这还不是最好的部分,SUID3NUM 还具有内置的 autopwn 功能,可以通过 -e 开关激活! 在 OSCP 考试中也使用此工具,只要您不使用自动利用功能。 3.2.1、下载并执行 SUID3NUM 我们可以从 GitHubs
47 0
|
7月前
|
分布式计算 Kubernetes 监控
容器服务Kubernetes版产品使用合集之registry.aliyuncs.com/google_containers 镜像仓库的地址是什么
容器服务Kubernetes版,作为阿里云提供的核心服务之一,旨在帮助企业及开发者高效管理和运行Kubernetes集群,实现应用的容器化与微服务化。以下是关于使用这些服务的一些建议和合集,涵盖基本操作、最佳实践、以及一些高级功能的使用方法。
724 0
|
7月前
|
传感器 编解码 人工智能
Google Earth Engine(GEE)——存档的NRT FIRMS全球VIIRS和MODIS火灾产品矢量数据
Google Earth Engine(GEE)——存档的NRT FIRMS全球VIIRS和MODIS火灾产品矢量数据
158 0
|
7月前
|
数据可视化 定位技术 Sentinel
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
【2月更文挑战第9天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,批量下载指定时间范围、空间范围的遥感影像数据(包括Landsat、Sentinel等)的方法~
2690 1
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
|
7月前
|
编解码 人工智能 算法
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
101 0
|
7月前
|
编解码 人工智能 数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
165 0
|
7月前
|
编解码
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
88 0
|
7月前
Google Earth Engine(GEE)——导出指定区域的河流和流域范围
Google Earth Engine(GEE)——导出指定区域的河流和流域范围
291 0
|
7月前
|
传感器 编解码 数据处理
Open Google Earth Engine(OEEL)——哨兵1号数据的黑边去除功能附链接和代码
Open Google Earth Engine(OEEL)——哨兵1号数据的黑边去除功能附链接和代码
148 0