
- 数据集可用性
- 2017-07-10T00:00:00Z–2025-04-07T18:32:55.300000Z
- 数据集提供商
- NOAA
- 频率
- 10 分钟
- 标签
说明
频段
像素大小
2,000 米
频段
名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 像素尺寸 | 波长 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|---|
CMI_C01 |
反射率 | 0 | 1.3 | 米 | 0.45-0.49 微米 | 可见 - 蓝色 陆地、沿海水域上空的白天气溶胶地图。 |
DQF_C01 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C02 |
反射率 | 0 | 1.3 | 米 | 0.59-0.69µm | 可见 - 红色 白天的云、雾、日照、风 |
DQF_C02 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C03 |
反射率 | 0 | 1.3 | 米 | 0.846-0.885µm | 近红外 - 蔬菜 白天的植被、烧伤痕迹、水上气溶胶、风 |
DQF_C03 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C04 |
反射率 | 0 | 1.3 | 米 | 1.371-1.386 微米 | 近红外 - 卷云 白天的卷云 |
DQF_C04 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C05 |
反射率 | 0 | 1.3 | 米 | 1.58-1.64 微米 | 近红外 - 雪/冰 白天云顶相态和粒子大小,雪 |
DQF_C05 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C06 |
反射率 | 0 | 1.3 | 米 | 2.225-2.275 微米 | 近红外 - 云粒子大小 白天陆地、云属性、粒子大小、植被、雪 |
DQF_C06 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C07 |
K | 197.31 | 411.86 | 米 | 3.80-4.00µm | 红外 - 短波窗口 亮度 |
DQF_C07 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C08 |
K | 138.05 | 311.06 | 米 | 5.77-6.6µm | 红外 - 高层水汽 高层大气水汽、风、降雨 亮度 |
DQF_C08 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C09 |
K | 137.7 | 311.08 | 米 | 6.75-7.15µm | 红外 - 中层水汽 中层大气水汽、风、降雨 亮度 |
DQF_C09 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C10 |
K | 126.91 | 331.2 | 米 | 7.24-7.44µm | 红外 - 低层水汽 低层水汽、风和二氧化硫 亮度 |
DQF_C10 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C11 |
K | 127.69 | 341.3 | 米 | 8.3-8.7µm | 红外 - 云顶阶段 总水量(用于稳定性、云相、尘埃、二氧化硫、降雨) 亮度 |
DQF_C11 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C12 |
K | 117.49 | 311.06 | 米 | 9.42-9.8µm | 红外线 - 臭氧 总臭氧、湍流、风 |
DQF_C12 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C13 |
K | 89.62 | 341.27 | 米 | 10.1-10.6 微米 | 红外 - “清洁”长波窗口 地表和云 亮度 |
DQF_C13 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C14 |
K | 96.19 | 341.28 | 米 | 10.8-11.6µm | 红外线 - 长波窗口 影像、海面温度、云、降雨 亮度 |
DQF_C14 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C15 |
K | 97.38 | 341.28 | 米 | 11.8-12.8µm | 红外“脏”长波 总水量、火山灰、海面温度 亮度 |
DQF_C15 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
|
CMI_C16 |
K | 92.7 | 318.26 | 米 | 13.0-13.6 微米 | 红外 - CO_2 长波 气温、云高 亮度 |
DQF_C16 |
0 | 4 | 米 | 无 | 数据质量标志 |
DQF_C01 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C02 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C03 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C04 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C05 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C06 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C07 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C08 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C09 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C10 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C11 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C12 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C13 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C14 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C15 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
DQF_C16 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 有效像素 |
1 | #ff00ff | 有条件可用的像素 |
2 | #0000ff | 超出范围的像素 |
3 | #00ffff | 无价值像素 |
4 | #ffff00 | 焦平面温度阈值超出 |
图片属性
图片属性
名称 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
网域 | INT | 图片的网域(1 或 2)。每个网格都是一个 1000 公里 x 1000 公里的正方形,会随时间变化。网域 1 默认为美国东海岸;网域 2 默认为美国中西部地区。 |
CMI_C01_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C01 值中的偏移量 |
CMI_C01_scale | 双精度 | 要与原始 CMI_C01 值相乘的比例 |
CMI_C02_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C02 值中的偏移量 |
CMI_C02_scale | 双精度 | 与原始 CMI_C02 值相乘的比例 |
CMI_C03_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C03 值中的偏移量 |
CMI_C03_scale | 双精度 | 与原始 CMI_C03 值相乘的缩放比例 |
CMI_C04_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C04 值中的偏移量 |
CMI_C04_scale | 双精度 | 与原始 CMI_C04 值相乘的缩放比例 |
CMI_C05_offset | 双精度 | 要添加到缩放 CMI_C05 值中的偏移量 |
CMI_C05_scale | 双精度 | 与原始 CMI_C05 值相乘的缩放比例 |
CMI_C06_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C06 值中的偏移量 |
CMI_C06_scale | 双精度 | 要与原始 CMI_C06 值相乘的缩放比例 |
CMI_C07_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C07 值中的偏移量 |
CMI_C07_scale | 双精度 | 与原始 CMI_C07 值相乘的比例 |
CMI_C08_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C08 值中的偏移量 |
CMI_C08_scale | 双精度 | 用于与原始 CMI_C08 值相乘的缩放比例 |
CMI_C09_offset | 双精度 | 要添加到缩放 CMI_C09 值中的偏移量 |
CMI_C09_scale | 双精度 | 要与原始 CMI_C09 值相乘的缩放比例 |
CMI_C10_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C10 值中的偏移量 |
CMI_C10_scale | 双精度 | 要与原始 CMI_C10 值相乘的缩放比例 |
CMI_C11_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C11 值中的偏移量 |
CMI_C11_scale | 双精度 | 与原始 CMI_C11 值相乘的缩放比例 |
CMI_C12_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C12 值中的偏移量 |
CMI_C12_scale | 双精度 | 要与原始 CMI_C12 值相乘的缩放比例 |
CMI_C13_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C13 值中的偏移量 |
CMI_C13_scale | 双精度 | 要与原始 CMI_C13 值相乘的缩放比例 |
CMI_C14_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C14 值中的偏移量 |
CMI_C14_scale | 双精度 | 要与原始 CMI_C14 值相乘的比例 |
CMI_C15_offset | 双精度 | 要添加到缩放 CMI_C15 值中的偏移量 |
CMI_C15_scale | 双精度 | 要与原始 CMI_C15 值相乘的比例 |
CMI_C16_offset | 双精度 | 要添加到缩放后的 CMI_C16 值中的偏移量 |
CMI_C16_scale | 双精度 | 与原始 CMI_C16 值相乘的比例 |
使用条款
使用条款
NOAA 数据、信息和产品(无论交付方式如何)不受版权保护,公众可以随意使用。获得这些数据后,您可以将其用于任何合法用途。
引用
Bah、Gunshor、Schmit,“Generation of GOES-16 True Color Imagery without a Green Band”,2018 年。doi:10.1029/2018EA000379
产品用户指南 (PUG) 第 5 卷,L2+ 产品。
Schmit, T.、Griffith, P. 等人,(2016),A closer look at the ABI on the GOES-R series,Bull. Amer. Meteor。Soc., 98(4), 681-698. doi:10.1175/BAMS-D-15-00230.1
DOI
使用 Earth Engine 探索
代码编辑器 (JavaScript)
// Demonstrates displaying GOES-16 Mesoscale images. // Band names. var BLUE = 'CMI_C01'; var RED = 'CMI_C02'; var VEGGIE = 'CMI_C03'; var GREEN = 'GREEN'; /** * Properly scales an MCMIPM image. * * @param {ee.Image} image An unaltered MCMIPM image. * @return {ee.Image} */ var applyScaleAndOffset = function(image) { var names = image.select('CMI_C..').bandNames(); // Scale the radiance bands using the image's metadata. var scales = names.map(function(name) { return image.getNumber(ee.String(name).cat('_scale')); }); var offsets = names.map(function(name) { return image.getNumber(ee.String(name).cat('_offset')); }); var scaled = image.select('CMI_C..') .multiply(ee.Image.constant(scales)) .add(ee.Image.constant(offsets)); return image.addBands({srcImg: scaled, overwrite: true}); }; /** * Computes and adds a green radiance band to a MCMIPM image. * * The image must already have been properly scaled via applyScaleAndOffset. * * For more information on computing the green band, see: * https://doi.org/10.1029/2018EA000379 * * @param {ee.Image} image An image to add a green radiance band to. It * must be the result of the applyScaleAndOffset function. * @return {ee.Image} */ var addGreenBand = function(image) { function toBandExpression(bandName) { return 'b(\'' + bandName + '\')'; } var B_BLUE = toBandExpression(BLUE); var B_RED = toBandExpression(RED); var B_VEGGIE = toBandExpression(VEGGIE); // Green = 0.45 * Red + 0.10 * NIR + 0.45 * Blue var GREEN_EXPR = GREEN + ' = 0.45 * ' + B_RED + ' + 0.10 * ' + B_VEGGIE + ' + 0.45 * ' + B_BLUE; var green = image.expression(GREEN_EXPR).select(GREEN); return image.addBands(green); }; var COLLECTION = 'NOAA/GOES/16/MCMIPM'; // Select a subset of the collection, correct the values, and add a green band. var START = ee.Date('2020-09-02T20:40:00'); var END = START.advance(10, 'minutes'); var collection = ee.ImageCollection(COLLECTION) .filterDate(START, END) .map(applyScaleAndOffset) .map(addGreenBand); // Separates the two domains. var domain1_col = collection.filter('domain == 1'); var domain2_col = collection.filter('domain == 2'); // Note that there are 20 assets, 10 in each domain. var size = ee.String('sizes: collection = ').cat(collection.size()); var size1 = ee.String('domain1 = ').cat(domain1_col.size()); var size2 = ee.String('domain2 = ').cat(domain2_col.size()); print(size.cat(' → ').cat(size1).cat(' and ').cat(size2)); // Visualization parameters. var goesRgbViz = { bands: [RED, GREEN, BLUE], min: 0.0, max: 0.38, gamma: 1.3 }; // Displays a sample image from domain 1 and 2. Map.addLayer(domain1_col.first(), goesRgbViz, 'Domain 1'); Map.addLayer(domain2_col.first(), goesRgbViz, 'Domain 2'); Map.setCenter(-86, 39, 5);