Bolotoved: Новая страница: «{{Статья|Опубликована|gimms}} {{Аннотация|Описание и получение данных AVHRR из одного из распро…»

2012-08-01T14:11:37Z

Новая страница: «{{Статья|Опубликована|gimms}} {{Аннотация|Описание и получение данных AVHRR из одного из распро…»

Новая страница

{{Статья|Опубликована|gimms}}
{{Аннотация|Описание и получение данных AVHRR из одного из распространенных источников.}}

=== Описание данных ===

Один из общедоступных наборов данных радиометра высокого разрешения AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), «готовых» к применению – набор данных GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Studies – Картографические исследования и глобальное инвентаризационное моделирование).

В производстве набора данных использовались данные радиометров двух версий: [http://gis-lab.info/projects/ss/sensor/avhrr2.html AVHRR/2], [http://gis-lab.info/projects/ss/sensor/avhrr3.html AVHRR/3], базирующися на спутниках [http://gis-lab.info/projects/ss/sat/noaa-7.html NOAA-7],[http://gis-lab.info/projects/ss/sat/noaa-9.html 9],[http://gis-lab.info/projects/ss/sat/noaa-11.html 11],[http://gis-lab.info/projects/ss/sat/noaa-14.html 14],[http://gis-lab.info/projects/ss/sat/noaa-16.html 16].

Набор данных представляет собой серию матриц NDVI за 25-летний период. Набор данных GIMMS был изначально создан для изучения биофизических изменений в рамках Международного проекта по спутниковому изучению климатологии земной поверхности (International Satellite Land Surface Climatology Project (ISLSCP)). Показатель NDVI является относительным индексом состояния растительности, который может быть использован в климатических и биогеохимических моделях для расчета фотосинтеза, обмена углекислым газом между атмосферой и поверхностью земли, испарения, транспирации, поглощения и излучения энергии земной поверхностью. Этот набор данных является улучшенной версией данных AVHRR, с необходимыми корректировками с учетом геометрии изображения, вулканических аэрозолей и других эффектов не связанных с изменением собственно растительность.

Данные опубликованы в 2004 году коллективом авторов (Tucker, Compton J., Pinzon, Jorge E., Brown, Molly E.) и поддерживаются Университетом Мериленда, США, который также обладает авторскими правами на данные.

=== Географическая организация данных ===

Данные распространяются в виде глобальных мозаик и региональных мозаик разделенных по следующим регионам:

* Африка
* Азия
* Тихоокеанский регион
* Евразия
* Северная Америка
* Южная Америка

===Формат===

Данные хранятся в формате TIFF. Разрядность данных - signed 16 бит.

===Пространственное разрешение данных===

Глобальные данные представляются собой матрицы размером 4943 x 2104 пиксел, каждый из которых имеет размер 0.072727x0.072727 угловых единиц. Региональные данные представляют собой матрицы размер которой зависит от региона, каждый пиксел из которых имеет размер 8х8 км.

{| class="wikitable" width="20%" align="center"
! Код
! Регион
! Размер
|-
| SA
| Южная Америка
| 1152 х 1152
|-
| AF
| Африка
| 1152 х 1152
|-
| NA
| Северная Америка
| 1024 х 1280
|-
| EA
| Евразия
| 2000 x 1250
|-
| AZ
| Австралия
| 1152 х 864
|}

===Система координат===

Глобальные данные находятся в географической системе координат WGS 1984. Региональные данные находятся в спроектированной (прямоугольной) системе координат на базе эллипсоида Clarke 1866. Параметры проекции данных:

для региона Евразия:

Projection: Albers Equal Area Conic Standart parallel 1: 20.000000 ( 20d 0' 0.00"N) Standart parallel 2: 60.000000 ( 60d 0' 0.00"N) Reference Latitude: 45.000000 ( 45d 0' 0.00"N) Longitude of origin: 75.000000 ( 75d 0' 0.00"E) False Easting: 0.00000 False Northing: 0.00000

для региона Африка:

Projection: Albers Equal Area Conic Standart parallel 1: 20.000000 ( 20d 0' 0.00"N) Standart parallel 2: 60.000000 ( 60d 0' 0.00"N) Reference Latitude: 45.000000 ( 45d 0' 0.00"N) Longitude of origin: 75.000000 ( 75d 0' 0.00"E) False Easting: 0.00000 False Northing: 0.00000

===Временное разрешение данных===

Данные GIMMS доступны с 1981 по 2006 год. Для уменьшения облачности данные организованы композитно, на каждый месяц по 2 композита, первый 1-15 число месяца, второй 16 – по конец месяца. Таким образом, каждый год представлен 24 изображениями, по 2 изображения в месяц.

===Диапазон данных===

Глобальные данные занимают диапазон значений от -1000 до 1000, дополнительное значение -10000 соответствует маске воды, значение -5000 соответствует маске NODATA.

Региональные данные занимают диапазон значений от -2000 до 10000, значение -10000 соответствует маске воды, значение -5000 соответствует маске NODATA. Для перевода значений обратно в диапазон -1..1 нужно просто разделить значения на 10000.

===Получение данных===

Данные можно получить бесплатно по FTP

Глобальные мозаики: [ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/GIMMS/Geographic ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/GIMMS/Geographic ] Региональные мозаики: [ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/GIMMS/Albers ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/GIMMS/Albers ]

===Особенности работы с данными===

# После конвертации разрядности можно [http://gis-lab.info/qa/importraster-ai.html пакетно импортировать TIF в GRID] с пересчетом отрицательных значений и удалением значений -10000 и -5000 (NODATA). Последовательность операций (скриптов) в Arcinfo Workstation: image2grid, con2, setnull, setnull, rename.
# Другой способ импортировать данные, без конвертации - использовать Arcview GIS с модулем Image Analysis. Для этого нужно добавить данные в проект как Image Analysis Data Source (расширение Image Analysis должно быть включено) и экспортировать их в формат GRID (Theme\Save image as...).
# Полученные GRID файлы можно использовать для [http://gis-lab.info/qa/zonalstats.html расчета зональной статистики в Arcview GIS/Spatial Analyst] и других вычислений.
# Некоторые исследователи отмечают излишнюю коррекцию данных GIMMS, подвергая некоторой критике их значения и соответственно выводы сделанные на базе этих данных [http://www.calmit.unl.edu/kz/downloads/debeurs_K_Pecora.pdf >>>].

===Цитирование данных===

Tucker, C.J., J.E. Pinzon, and M.E. Brown (2004), Global Inventory Modeling and Mapping Studies, NA94apr15b.n11-VIg, 2.0, Global Land Cover Facility, University of Maryland, College Park, Maryland, 04/15/1994.

===Список литературы===

# Tucker, C. J., J. E. Pinzon, M. E. Brown, D. A. Slayback, E. W. Pak, R. Mahoney, E. F. Vermote, and N. El Saleous. 2005. An extended AVHRR 8-km NDVI dataset compatible with MODIS and SPOT vegetation NDVI data. International Journal of Remote Sensing 26:4485-4498.

===Ссылки по теме===

*[http://glcf.umiacs.umd.edu/data/gimms/ Главная страница проекта GIMMS]
*[http://gis-lab.info/qa/importraster-ai.html Пакетный импорт растровых данных в GRID с помощью Arcinfo Workstation]
*[http://gis-lab.info/qa/extract-values-grids.html Получение данных по точечным профилям из серий данных в формате GRID]
*[http://gis-lab.info/qa/zonalstats.html Расчет зональной статистики в Arcview GIS]

Данные AVHRR проекта GIMMS - История изменений

Bolotoved: Новая страница: «{{Статья|Опубликована|gimms}} {{Аннотация|Описание и получение данных AVHRR из одного из распро…»