
- 数据集可用性
- 2018-08-27T00:00:00Z–2023-01-10T16:00:00Z
- 数据集提供商
- NOAA
- 频率
- 10 分钟
- 标签
说明
Fire (HSC) 产品包含四张图片:一张是火灾掩膜,另外三张的像素值分别表示火灾温度、火灾面积和火灾辐射功率。
ABI L2+ FHS 元数据掩码会为每个地球导航像素分配一个标志,用于指示其相对于 FHS 算法的处置情况。对于误报容忍度最低的运营用户,应重点关注“已处理”和“饱和”类别(掩码代码 10、11、30 和 31),但即使在这些类别中,仍可能出现误报。
NOAA 提供了以下脚本,其中包含建议的类别、色彩映射和可视化图表:
以前称为“GOES West”。卫星已存放在存储空间中。
NOAA 的卫星和产品运营办公室有一个一般卫星消息频道,其中包含状态更新。
频段
像素大小
2,000 米
频段
名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 缩放 | 偏移值 | 像素尺寸 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Area |
m^2 | 0* | 16723* | 60.98 | 4000 | 米 | 火灾区域 |
Temp |
K | 0* | 32642* | 0.0549367 | 400 | 米 | 火温 |
Mask |
米 | 消防面罩类别。火灾掩码图像中的像素值用于标识与算法执行相关的火灾类别和诊断信息。这六个火灾类别包括:优质或经过时序过滤的优质火灾像素;饱和火灾像素或经过时序过滤的饱和火灾像素;受云污染或经过时序过滤的受云污染火灾像素;高概率或经过时序过滤的高概率火灾像素;中概率或经过时序过滤的高概率火灾像素;低概率或经过时序过滤的高概率火灾像素。经过时间过滤的火灾像素是指在空间和时间上都非常接近的火灾像素。 |
|||||
Power |
MW | 0 | 200000 | 米 | 火灾辐射功率 |
||
DQF |
0 | 5 | 米 | 数据质量标志 |
遮罩类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
10 | 红色 | 已处理的火灾 |
11 | 白色 | 饱和火 |
12 | slategray | 云污染火灾 |
13 | 橙色 | 高概率火灾 |
14 | 紫罗兰色 | 中等概率火灾 |
15 | 蓝色 | 低概率火灾 |
30 | darkred | 已处理的火灾,已过滤 |
31 | ghostwhite | 饱和火灾,已过滤 |
32 | darkslategray | 受云污染的火,已过滤 |
33 | darkorange | 高概率火灾,已过滤 |
34 | darkviolet | 中等概率火灾,已过滤 |
35 | darkblue | 低概率火灾,已过滤 |
DQF 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
0 | #ffffff | 优质火焰 |
1 | #ff00ff | 优质无火灾土地 |
2 | #0000ff | 由于不透明云而无效 |
3 | #00ffff | 因表面类型、太阳眩光、LZA 阈值超出、地球外或缺少输入数据而无效 |
4 | #ffff00 | 由于输入数据有误而无效 |
5 | #ff0000 | 因算法失败而无效 |
使用条款
使用条款
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引用
基于下一代 NPOESS/VIIRS 和 GOES-R/ABI 仪器的主动火灾探测产品的早期表征。Schroeder, W.,Csiszar, I. 等人,(2010),Early characterization of the active fire detection products derived from the next generation NPOESS/VIIRS and GOES-R/ABI instruments,发表于 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS),檀香山,夏威夷。 doi:10.1109/IGARSS.2010.5650863
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
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// NOAA GOES-17 full disk fire product for a single time slice. var image = ee.Image('NOAA/GOES/17/FDCF/2019275191034100000'); var area = image.select('Area'); var temp = image.select('Temp'); var dqf = image.select('DQF'); var xmin = -205; // On station as GOES-W var xmax = xmin + 135; Map.setCenter((xmin+xmax)/2, 15, 3); var geometry = ee.Geometry.Rectangle([xmin, -65, xmax, 65], null, true); var DQFVis = { min: 0, max: 5, palette: [ 'blanchedalmond', // Good quality fire pixel 'olive', // Good quality fire free land 'teal', // Opaque cloud // Bad surface type, sunglint, LZA threshold exceeded, 'darkslateblue', // off Earth, or missing input data 'lemonchiffon', // Bad input data 'burlywood' // Algorithm failure ]}; Map.addLayer(dqf, DQFVis, 'DQF'); // Fires are small enough that they are difficult to see at the scale of // an entire GOES image. Buffer fires based on area to make them stand out. var area = area.reduceToVectors({ geometry: geometry, scale: 2000, geometryType: 'centroid', labelProperty: 'area', maxPixels: 1e10, }).map(function(feature){ return feature.buffer(ee.Number(feature.get('area')).add(1).pow(1.5)); }); Map.addLayer(area, {color: 'orange'}, 'area'); // Buffer fires based on temperature to make them stand out. var temp = temp.reduceToVectors({ geometry: geometry, scale: 2000, geometryType: 'centroid', labelProperty: 'temp', maxPixels: 1e10, }).map(function(feature){ return feature.buffer(ee.Number(feature.get('temp')).add(2).pow(1.2)); }); Map.addLayer(temp, {color: 'red'}, 'temp');