对 VIIRS/NPP 夜光数据的解读

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对 VIIRS/NPP 夜光数据的解读

2024-07-11 09:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

下载网站:https://www.ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_dnb_composites.html https://payneinstitute.mines.edu/eog-2/viirs/ 第一个网站只提供到2019.4,停止提供了,转到了第二个网站,第二个网站挺牛的。

首先这个产品是由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)和美国国家海洋和大气研究所(NCEI)的地球观测组(Earth Observations Group,EOG)利用可见光红外成像辐射仪套件(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite,VIIRS)昼/夜波段(DNB)的夜间数据制作的一套平均辐射复合图像,这个图像目前是版本一(20170309)。npp是个卫星的名字。

这种数据把全世界范围划分成了六块:

名称范围T1180°W-60°W,0°N-75°NT260°W-60°E,0°N-75°NT360°E-180°E,0°N-75°NT4180°W-60°W,65°S-0°NT560°W-60°E,65°S-0°NT660°E-180°E,65°S-0°N

要研究中国区域的话,选T3就好,因为中国区域范围为:

端经纬地点最东端135°2′30″E黑龙江和乌苏里江交汇处最西端73°40′E帕米尔高原zhi乌兹别里山口(乌恰县)最南端3°52′N南沙群岛曾母暗沙最北端53°33′N漠河以北黑龙江主航道(漠河)

版本1复合产品是作为包含geotiff格式文件的压缩包交付的。每个geotiff文件名有7个文件名字段,由一个下划线“_”分隔。内部每个字段都可以有一个额外的破折号分隔符“-”。这些字段后跟一个文件名扩展名。字段描述如下使用这个示例文件名:

SVDNB_npp_20140501-20140531_global_vcmcfg_v10_c201502061154.avg_rade9 字段含义SVDNBVIIRS SDRnpp卫星名20140501-20140531时间范围global覆盖范围vcmcfg配置缩写v10版本1.0c201502061154制造时间avg_rade9扩展名

由于npp卫星是在2011年 10 月 28 日被发射的,所以这种数据只从2012年4月开始提供,直到现在。这种数据有两种,一种是年产品,一种是月产品。 关于第五字段:

字段全称含义vcmVIIRS Cloud Mask月vcm的平均vcm-ntlVIIRS Cloud Mask - Nighttime Lightsvcm的平均,并且背景设为0vcm-ormVIIRS Cloud Mask - Outlier Removed无云平均辐射值,滤除了火焰和其他短暂光线vcm-orm-ntlVIIRS Cloud Mask - Outlier Removed - Nighttime Lights包括vcm-orm,背景设为了0

关于扩展名:

扩展名含义avg_rade9单位是 nanoWatts/cm2/sr,原始DNB值已经被乘了1E9cf_cvg无云覆盖,整数cvg整数

计划用月数据的avg_rade9h,年数据用vcm-orm-ntl.avg_rade9。

月产品 在每月的数据组合中,全球有许多地区不可能获得当月高质量的数据覆盖。这可能是由于云层的遮挡,尤其是在热带地区,或者是由于太阳光照,就像两极在各自的夏季所发生的那样。因此,这些数据的用户必须使用无云的观测文件,并且不能假定平均辐射率图像中的值为零意味着没有观察到光线。 版本1月度系列使用两种不同的配置全局运行。第一种方法排除了任何受杂散光影响的数据。第二组包括这些数据,如果辐射值经过了流光校正程序(参考)。这两个配置在文件名中分别表示为“vcm”和“vcmsl”。“vcmsl”版本,包括了经过光波校正的数据,将有更多的数据覆盖到两极,但质量将会降低。由用户决定哪一组最适合他们的应用程序。 每个月的压缩包里包含2个文件,第一个是平均的DNB辐射率,第二个包含在平均中使用的无云观测的数量。它们可以通过它们的文件名扩展名avg_rade9.tif和cf_cvg.tif来区分。 例如:

SVDNB_npp_20170101-20170131_00N060E_vcmslcfg_v10_c201702241225.tgz //包含 SVDNB_npp_20170101-20170131_00N060E_vcmslcfg_v10_c201702241225.avg_rade9.tif SVDNB_npp_20170101-20170131_00N060E_vcmslcfg_v10_c201702241225.cf_cvg.tif

在这里插入图片描述

年产品 年度合成数据仅用“vcm”版本制作,该版本排除了任何受杂散光影响的数据。对年度产品进行进一步处理,以屏蔽短暂的灯光和背景(非灯光)。 每个年压缩包里包含6个文件,4个文件包含平均的DNB辐射值(扩展名avg_rade9.tif),1个是平均中使用的无云观测的总数量(扩展名cf_cvg.tif),最后1个文件是不考虑云层覆盖的DNB观测的总数量(扩展名cvg.tif)。4个年平均辐射层可以用配置短名称(字段5)区分。如下例所示。

SVDNB_npp_20150101-20151231_00N060E_vcm_v10_c201701311200.tgz //包含 SVDNB_npp_20150101-20151231_00N060E_vcm_v10_c201701311200.avg_rade9.tif SVDNB_npp_20150101-20151231_00N060E_vcm-ntl_v10_c201701311200.avg_rade9.tif SVDNB_npp_20150101-20151231_00N060E_vcm-orm-ntl_v10_c201701311200.avg_rade9.tif SVDNB_npp_20150101-20151231_00N060E_vcm-orm_v10_c201701311200.avg_rade9.tif SVDNB_npp_20150101-20151231_00N060E_vcm_v10_c201701311200.cf_cvg.tif SVDNB_npp_20150101-20151231_00N060E_vcm_v10_c201701311200.cvg.tif

为了更好把握tif中的信息,下面分别用matlab和envi读了一下图片: matlab截取了一小块:8337:8349,14641:14654

filepath='D:\复习资料\自学\7_科研\夜光遥感\data\VIIRS\annual\2015\'; file1=[filepath,'SVDNB_npp_20150101-20151231_75N060E_vcm_v10_c201701311200.avg_rade9.tif']; file2=[filepath,'SVDNB_npp_20150101-20151231_75N060E_vcm_v10_c201701311200.cf_cvg.tif']; file3=[filepath,'SVDNB_npp_20150101-20151231_75N060E_vcm_v10_c201701311200.cvg.tif']; file4=[filepath,'SVDNB_npp_20150101-20151231_75N060E_vcm-ntl_v10_c201701311200.avg_rade9.tif']; file5=[filepath,'SVDNB_npp_20150101-20151231_75N060E_vcm-orm_v10_c201701311200.avg_rade9.tif']; file6=[filepath,'SVDNB_npp_20150101-20151231_75N060E_vcm-orm-ntl_v10_c201701311200.avg_rade9.tif']; a1=imread(file1); a2=imread(file2); a3=imread(file3); a4=imread(file4); a5=imread(file5); a6=imread(file6); b1=a1(8337:8349,14641:14654); b2=a2(8337:8349,14641:14654); b3=a3(8337:8349,14641:14654); b4=a4(8337:8349,14641:14654); b5=a5(8337:8349,14641:14654); b6=a6(8337:8349,14641:14654);

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 envi也是按顺序搞得,数据是在太大,有的一个都快两个G了,我的小电脑承受不了。我想到一个好方法,用超大图标查看: 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述



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