Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In recent years the satellite monitoring capabilities in particular to derive maps of aerosol optical depth (AOD) have increased tremendously. There are many aerosol retrieval algorithms for different satellites and sensors. In 2005, a new algorithm for AOD retrieval by synergetic use of of Terra and Aqua MODIS data (SYNTAM) was proposed by Tang et al. With this algorithm, surface reflectance and...
On Oct. 28th, 2009, a heavy fog hit East China. From the MODIS RGB composite image, it can be seen clearly that, much of land of the area (110°-123°E, 30°-42°N) was covered by the heavy fog or cloud. Using MODIS multi-satellite algorithm for aerosol optical depth (AOD) retrieval, we get the AOD Map at 470, 550 and 660 nm from MODIS data at 1km × 1km resolution. By Validating with the AERONET data,...
This paper describes a case study of satellite data integrated with HYSPLIT forward-trajectory model to forecast air quality in regional scale. During mid-October 2009, a severe haze event occurs in eastern China. With the help of HYSPLIT Trajectory Model, a 24-hr, 48-hr and 72-hr forward trajectory from three regions with high aerosol optical depth (AOD) values were created. Forward trajectories...
The remote sensing information service grid node (RSIN) is a tool for dealing with climate change and quantitative environmental monitoring. Based on the high-throughput computing grid, RSIN enables a workflow management system for data placement. The accompanying unified data-and-computation-schedule algorithm helps load balancing between and within workflow steps.
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.