L'ensemble de données annuel mondial sur les lumières nocturnes VIIRS est une série temporelle produite à partir des grilles de radiance moyenne mensuelles sans nuage pour 2022. Les données des années précédentes sont disponibles dans l'ensemble de données NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21.
Une première étape de filtrage a permis de supprimer les pixels éclairés par le soleil, la lune et les nuages, ce qui a donné lieu à des composites bruts contenant des lumières, des incendies, des aurores et un arrière-plan. Les composites annuels approximatifs sont créés par incréments mensuels, puis combinés pour former des composites annuels approximatifs.
Les étapes suivantes utilisent la radiance médiane sur 12 mois pour supprimer les valeurs aberrantes de radiance élevées et faibles, filtrer la plupart des incendies et isoler l'arrière-plan. Les zones d'arrière-plan sont mises à zéro à l'aide de la plage de données (DR) calculée à partir des cellules de la grille 3x3. Le seuil de couverture nuageuse pour l'arrière-plan est indexé sur les niveaux de couverture nuageuse, avec des seuils de couverture nuageuse plus élevés dans les zones où la couverture sans nuages est faible.
Bracelets
Taille des pixels 463,83 mètres
Bandes de fréquences
Nom
Unités
Taille des pixels
Description
average
nanoWatts/sr/cm^2
mètres
Valeurs moyennes de radiance DNB.
average_masked
nanoWatts/sr/cm^2
mètres
Valeurs moyennes de radiance DNB masquées
cf_cvg
mètres
Couverture sans nuages : nombre total d'observations pour chaque pixel. Cette bande peut être utilisée pour identifier les zones où le nombre d'observations est faible et où la qualité est réduite.
cvg
mètres
Nombre total d'observations sans lumière du soleil ni de la lune.
maximum
nanoWatts/sr/cm^2
mètres
Valeurs maximales de radiance DNB.
median
nanoWatts/sr/cm^2
mètres
Valeurs médianes de radiance DNB
median_masked
nanoWatts/sr/cm^2
mètres
Valeurs de radiance DNB masquées médianes.
minimum
nanoWatts/sr/cm^2
mètres
Valeurs minimales de radiance DNB
Conditions d'utilisation
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Les données, informations et produits de la Colorado School of Mines, quelle que soit la méthode de diffusion, ne sont pas soumis au droit d'auteur et ne comportent aucune restriction quant à leur utilisation ultérieure par le public. Une fois obtenues, elles peuvent être utilisées à des fins légales. Les données ci-dessus appartiennent au domaine public et sont fournies sans restriction d'utilisation ni de distribution.
Citations
Citations :
Elvidge, C.D, Zhizhin, M., Ghosh T., Hsu FC, Taneja J. Séries temporelles annuelles des lumières nocturnes VIIRS mondiales dérivées des moyennes mensuelles : de 2012 à 2019.
Remote Sensing 2021, 13(5), p.922, doi:10.3390/rs13050922
doi:10.3390/rs13050922
L'ensemble de données annuel mondial sur les lumières nocturnes VIIRS est une série temporelle produite à partir de grilles de radiance moyenne mensuelles sans nuage pour 2022. Les données des années précédentes sont disponibles dans l'ensemble de données NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21. Une première étape de filtrage a permis de supprimer les pixels éclairés par le soleil ou la lune, ainsi que les pixels nuageux. Cela a permis d'obtenir des composites bruts contenant des lumières, des incendies, des aurores boréales et l'arrière-plan. …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22 dataset provides annual global VIIRS nighttime lights data from monthly cloud-free average radiance grids for 2022.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset includes bands representing average, masked, cloud-free coverages, total observations, maximum, median, and minimum DNB radiance values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is freely available for public use with no restrictions, provided by the Colorado School of Mines.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePrevious years' data (before 2022) can be accessed through the NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21 dataset.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset utilizes filtering to remove sunlit, moonlit, and cloudy pixels, minimizing the influence of fires and aurorae on light measurements.\u003c/p\u003e\n"]]],["The annual VIIRS nighttime lights dataset, provided by the Colorado School of Mines, spans from April 1, 2012, to January 1, 2023. The dataset is derived from monthly, cloud-free radiance grids. Data processing involves filtering out sunlit, moonlit, and cloudy pixels, followed by median radiance analysis to eliminate outliers like fires. Background areas are then zeroed out. The dataset includes bands like 'average,' 'maximum,' 'minimum,' and 'median' radiance, along with cloud-free coverage data, it's available in the Earth Engine platform.\n"],null,["# VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.2\n\nDataset Availability\n: 2012-04-01T00:00:00Z--2024-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Earth Observation Group, Payne Institute for Public Policy, Colorado School of Mines](https://eogdata.mines.edu/products/vnl/#annual_v2)\n\nCadence\n: 1 Year\n\nTags\n:\n[annual](/earth-engine/datasets/tags/annual) [dnb](/earth-engine/datasets/tags/dnb) [eog](/earth-engine/datasets/tags/eog) [lights](/earth-engine/datasets/tags/lights) [nighttime](/earth-engine/datasets/tags/nighttime) [noaa](/earth-engine/datasets/tags/noaa) [population](/earth-engine/datasets/tags/population) [viirs](/earth-engine/datasets/tags/viirs) [visible](/earth-engine/datasets/tags/visible) \n\n#### Description\n\nAnnual global VIIRS nighttime lights dataset is a time series produced from\nmonthly cloud-free average radiance grids for 2022. Data for earlier\nyears are available in the\n[NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21](/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V21) dataset.\n\nAn initial filtering step removed sunlit, moonlit and cloudy pixels,\nleading to rough composites that contains lights, fires, aurora and\nbackground. The rough annual composites are made on monthly increments and\nthen combined to form rough annual composites.\n\nThe subsequent steps uses the twelve-month median radiance to discard high\nand low radiance outliers, filtering out most fires and isolating the\nbackground. Background areas are zeroed out using the data range (DR)\ncalculated from 3x3 grid cells. The DR threshold for background is indexed\nto cloud-cover levels, with higher DR thresholds in areas having low numbers\nof cloud-free coverages.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n463.83 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Pixel Size | Description |\n|------------------|--------------------|------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `average` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Average DNB radiance values. |\n| `average_masked` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Average Masked DNB radiance values |\n| `cf_cvg` | | meters | Cloud-free coverages; the total number of observations that went into each pixel. This band can be used to identify areas with low numbers of observations where the quality is reduced. |\n| `cvg` | | meters | Total number of observations free of sunlight and moonlight. |\n| `maximum` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Maximum DNB radiance values. |\n| `median` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Median DNB radiance values |\n| `median_masked` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Median masked DNB radiance values. |\n| `minimum` | nanoWatts/sr/cm\\^2 | meters | Minimum DNB radiance values |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nColorado School of Mines data, information, and products,\nregardless of the method of delivery,\nare not subject to copyright and carry no restrictions on their subsequent\nuse by the public. Once obtained, they may be put to any lawful use. The\nforgoing data is in the public domain and is being provided without\nrestriction on use and distribution.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Elvidge, C.D, Zhizhin, M., Ghosh T., Hsu FC, Taneja J. Annual time series of\n global VIIRS nighttime lights derived from monthly averages:2012 to 2019.\n Remote Sensing 2021, 13(5), p.922, doi:10.3390/rs13050922\n [doi:10.3390/rs13050922](https://doi.org/10.3390/rs13050922)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.3390/rs13050922\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22')\n .filter(ee.Filter.date('2022-01-01', '2023-01-01'));\n\nvar nighttime = dataset.select('maximum');\nvar nighttimeVis = {min: 0.0, max: 60.0};\nMap.setCenter(-77.1056, 38.8904, 8);\nMap.addLayer(nighttime, nighttimeVis, 'Nighttime');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/NOAA/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V22) \n[VIIRS Nighttime Day/Night Annual Band Composites V2.2](/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V22) \nAnnual global VIIRS nighttime lights dataset is a time series produced from monthly cloud-free average radiance grids for 2022. Data for earlier years are available in the NOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V21 dataset. An initial filtering step removed sunlit, moonlit and cloudy pixels, leading to rough composites that contains lights, fires, aurora and background. ... \nNOAA/VIIRS/DNB/ANNUAL_V22, annual,dnb,eog,lights,nighttime,noaa,population,viirs,visible \n2012-04-01T00:00:00Z/2024-01-01T00:00:00Z \n-65 -180 75 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.3390/rs13050922](https://doi.org/https://eogdata.mines.edu/products/vnl/#annual_v2)\n- [https://doi.org/10.3390/rs13050922](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NOAA_VIIRS_DNB_ANNUAL_V22)"]]
