Skip to content

GCRI · بۆشایی و چاودێریی زەوی

بەڵگەی شوێنی-کاتی

Satellite images become evidence only after calibration, atmospheric correction, georeferencing, cloud masking and validation. Long records need consistency across sensors and decades. This page sets out how raw observations become analysis-ready data and validated products, how accuracy is assessed and reported, and what evidence serves the users who rely on maps and time series built from space.

01تۆمارکردن

Spatial temporal evidence on the record.

02The question

Spatial temporal evidence: how the risk develops.

Ground truth, resolution and uncertainty. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

میکانیزم

Corrections turn signals into measurements

Radiometric and atmospheric correction convert recorded signals into surface reflectance or backscatter. Errors in correction propagate into every derived product.

میکانیزم

Geolocation must match

Images must align precisely with each other and with maps. Misregistration of even a pixel creates false change along edges.

میکانیزم

Records span many sensors

Long time series combine sensors with different characteristics. Harmonisation is needed so that change reflects the ground, not the instrument.

میکانیزم

Validation needs ground truth

Classified maps and estimates must be checked against independent reference data, and accuracy reported with confidence intervals.

03جوگرافیا

چاودێری زەوی لە ئارکتیک.

Land cover, night lights and population density over the Arctic, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

نەخشە کارلێککارەکە JavaScript پێویستە؛ لیستی چینەکان و سەرچاوەکان لە خوارەوەن.

چینەکان 3

چاودێری زەوی، بۆ ئەم لاپەڕەیە

دەربارەی ئەم چینە
بەڵگە
چاودێریکراو
سەرچاوە
ڕەنگدانەوەی ڕاستکراوەی VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
دابینکەر
NASA LANCE
مۆڵەت
داتای کراوەی NASA
ساڵی بەرهەم
ڕۆژانە؛ وێنەی ماهەوارە
نوێترین لە کاتی بنیاتنان
2026-10-14
ڕوونی
نزیکەی تۆڕی 250 m
نادڵنیایی
وێنەی ماهەوارە. ڕاستەرەستەری ماهەوارە یان مۆدێل وەک دابینکەر بڵاوی دەکاتەوە. هەور، بۆشایی ڕێڕەو و هەڵەی وەرگرتنەوە بۆشایی و هەڵە بەجێدەهێڵن؛ بەهاکان نیشاندەرن، نەک پێوانە لە شوێنێکدا.
پێیدا دەگەیت لە ڕێگەی
gibs.earthdata.nasa.gov، تەنیا دوای ئەوەی نەخشە ڕاستەوخۆکە ڕێگەپێدەیت
دەربارەی ئەم چینە
بەڵگە
مۆدێلکراو (دوایین ساڵ کە GIBS بڵاوی دەکاتەوە)
سەرچاوە
داپۆشراوی زەوی MODIS Terra و Aqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
دابینکەر
NASA LP DAAC
مۆڵەت
داتای کراوەی NASA
ساڵی بەرهەم
ساڵانە؛ پۆلێنکردنی ماهەوارە؛ دوایین ساڵ کە GIBS بڵاوی دەکاتەوە
نوێترین لە کاتی بنیاتنان
2024-01-01
ڕوونی
نزیکەی تۆڕی 500 m
نادڵنیایی
پۆلەکانی داپۆشراوی زەوی بە ماهەوارە بۆ ئەو ساڵەی پیشاندراوە، لەوانە کێڵگەکان؛ پۆلێنکردنێکە هەڵەی ناسراوی هەیە، نەک تۆماری کێڵگە.
پێیدا دەگەیت لە ڕێگەی
gibs.earthdata.nasa.gov، تەنیا دوای ئەوەی نەخشە ڕاستەوخۆکە ڕێگەپێدەیت
دەربارەی ئەم چینە
بەڵگە
چاودێریکراو
سەرچاوە
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
دابینکەر
NASA LAADS DAAC
مۆڵەت
داتای کراوەی NASA
ساڵی بەرهەم
ڕۆژانە؛ تیشکی ماهەوارە، ڕاستکراوە بۆ مانگەشەو و کەشوهەوا
نوێترین لە کاتی بنیاتنان
2026-10-12
ڕوونی
نزیکەی تۆڕی 500 m
نادڵنیایی
تیشکی شەوی ماهەوارە بۆ ئەو بەروارەی پیشاندراوە؛ ڕووناکی جێگرەوەی بەکارهێنانی کارەبا و پچڕانە، نەک پێوانەی دابینکردن یان دەستگەیشتن.
پێیدا دەگەیت لە ڕێگەی
gibs.earthdata.nasa.gov، تەنیا دوای ئەوەی نەخشە ڕاستەوخۆکە ڕێگەپێدەیت
دەربارەی ئەم چینە
بەڵگە
چاودێریکراو (هەور بۆشایی بەجێدەهێڵێت)
سەرچاوە
EVI ی MODIS Terra (NASA LANCE)
دابینکەر
NASA LANCE
مۆڵەت
داتای کراوەی NASA
ساڵی بەرهەم
ڕۆژانە؛ ئیندێکسی ماهەوارە؛ هەور بۆشایی بەجێدەهێڵێت
نوێترین لە کاتی بنیاتنان
2026-10-13
ڕوونی
نزیکەی تۆڕی 250 m
نادڵنیایی
ئیندێکسی ڕووەکیی ماهەوارە بۆ 8 ڕۆژ تا بەرواری پیشاندراو، نیشاندەری دۆخی شوێنی ژیان؛ پێوانەی ڕەگەز یان فرەجۆریی زیندەوەری نییە.
پێیدا دەگەیت لە ڕێگەی
gibs.earthdata.nasa.gov، تەنیا دوای ئەوەی نەخشە ڕاستەوخۆکە ڕێگەپێدەیت
دەربارەی ئەم چینە
بەڵگە
مەزەندەکراو
سەرچاوە
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
دابینکەر
NASA SEDAC (CIESIN، زانکۆی کۆلۆمبیا)
مۆڵەت
CC BY 4.0
ساڵی بەرهەم
null؛ خەمڵاندن لەسەر بنەمای سەرژمێری، نەگۆڕ (2020)
ڕوونی
نزیکەی تۆڕی 1 km
نادڵنیایی
مەزەندەی بنەماداری سەرژمێری بۆ خەڵک بۆ هەر کیلۆمەترێکی دووجا لە 2020، وەک ناوەڕۆکی ڕووبەڕووبوون پیشان دراوە؛ ژمارەی ئەو خەڵکە نییە کە بەهۆی هیچ مەترسیدەرێکەوە کاریگەر بوون.
پێیدا دەگەیت لە ڕێگەی
gibs.earthdata.nasa.gov، تەنیا دوای ئەوەی نەخشە ڕاستەوخۆکە ڕێگەپێدەیت
دەربارەی ئەم چینە
بەڵگە
چاودێریکراو (هەور بۆشایی بەجێدەهێڵێت)
سەرچاوە
NDVI ی MODIS Terra (NASA LANCE)
دابینکەر
NASA LANCE
مۆڵەت
داتای کراوەی NASA
ساڵی بەرهەم
ڕۆژانە؛ ئیندێکسی ماهەوارە؛ هەور بۆشایی بەجێدەهێڵێت
نوێترین لە کاتی بنیاتنان
2026-10-13
ڕوونی
نزیکەی تۆڕی 250 m
نادڵنیایی
ئیندێکسی سەوزیی ماهەوارە بۆ 8 ڕۆژ تا بەرواری پیشاندراو؛ نیشاندەری دۆخی بەروبووم و لەوەڕگەیە، نەک مەزەندەی بەرهەم یان ئاگادارکردنەوەی ئاسایشی خۆراک.
پێیدا دەگەیت لە ڕێگەی
gibs.earthdata.nasa.gov، تەنیا دوای ئەوەی نەخشە ڕاستەوخۆکە ڕێگەپێدەیت

نوێترین بەردەست

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI، NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap contributors (ODbL) · Natural Earth

نوێترین وێنەی NASA بار دەکرێت.

بۆ جوڵاندن ڕایبکێشە. Ctrl یان ⌘ ڕابگرە و بسوڕێنە، پینچ بکە یان دوگمەکان بۆ نزیک و دوورکردنەوە؛ بەسەر بەهاکاندا ڕابوەستە لە ژێر نیشانەدەر؛ گەڕاندنەوە دەگەڕێتەوە بۆ ناوچەکە.

چاودێری زەوی، لەسەر ئارکتیک.بەرهەمی ماهەوارە و مۆدێل وەک NASA بڵاوی دەکاتەوە، هەر یەکەیان بە بەرواری خۆی. نیشاندەرن، نەک هەڵسەنگاندنی هیچ شوێنێک.

داتا: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © بەشداربووانی OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERTسەرچاوە و مۆڵەتەکان

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). داتای کراوەی NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). داتای کراوەی NASA
  • بەرهەمە نزیک کاتی ڕاستەقینەکانی VIIRS (لافاو، پلەی گەرمی ڕووی زەوی، داپۆشراوی بەفر، ڕەنگدانەوەی ڕاستکراو)، NASA LANCE؛ وێنەکان لە ڕێگەی NASA GIBS. ڕەنگەکان لە نەخشەڕەنگی بڵاوکراو دووبارە کێشراونەتەوە؛ بەهاکان لە خانە شەشگۆشەییەکاندا تێکڕا کراون کاتێک پیشان دراون (دەستکاریکراو). داتای کراوەی NASA
  • بەرهەمەکانی زەویی MODIS (ئیندێکسی ڕووەک، بەرهەمی سەرەتایی گشتی، داپۆشراوی زەوی)، NASA LP DAAC و LANCE؛ وێنەکان لە ڕێگەی NASA GIBS. ڕەنگەکان لە نەخشەڕەنگی بڵاوکراو دووبارە کێشراونەتەوە؛ بەهاکان لە خانە شەشگۆشەییەکاندا تێکڕا کراون کاتێک پیشان دراون (دەستکاریکراو). داتای کراوەی NASA
  • ڕووناکیی شەوی VIIRS Black Marble، NASA Goddard Space Flight Center؛ بڵاودەکرێتەوە لەلایەن NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC)؛ وێنەکان لە ڕێگەی NASA GIBS. ڕەنگەکان لە نەخشەڕەنگی بڵاوکراو دووبارە کێشراونەتەوە؛ بەهاکان لە خانە شەشگۆشەییەکاندا تێکڕا کراون کاتێک پیشان دراون (دەستکاریکراو). داتای کراوەی NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Licensed under CC BY 4.0. ڕەنگەکان لە نەخشەڕەنگی بڵاوکراو دووبارە کێشراونەتەوە؛ بەهاکان لە خانە شەشگۆشەییەکاندا تێکڕا کراون کاتێک پیشان دراون (دەستکاریکراو). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • ASTER GDEM بەرهەمی METI و NASA ە (ASTER Global Digital Elevation Model V003، NASA LP DAAC)؛ وێنەکان لە ڕێگەی NASA GIBS. ڕەنگەکان لە نەخشەڕەنگی بڵاوکراو دووبارە کێشراونەتەوە؛ بەهاکان لە خانە شەشگۆشەییەکاندا تێکڕا کراون کاتێک پیشان دراون (دەستکاریکراو). ناوهێنان بەم شێوەیە: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. داتای کراوەی NASA
  • دروستکراو بە Natural Earth. داتای نەخشەی ڕایگان، ڤێکتەر و ڕاستەر @ naturalearthdata.com. دۆمەینی گشتی
  • © OpenStreetMap contributors (ODbL)، لە ڕێگەی NASA GIBS (هێڵی کەنار، سنوور، ڕێگا و ناوی شوێن). ڕەنگەکان لە نەخشەڕەنگی بڵاوکراو دووبارە کێشراونەتەوە؛ بەهاکان لە خانە شەشگۆشەییەکاندا تێکڕا کراون کاتێک پیشان دراون (دەستکاریکراو). ODbL
  • Blue Marble، NASA Earth Observatory؛ وێنەکان لە ڕێگەی NASA GIBS. ڕەنگەکان لە نەخشەڕەنگی بڵاوکراو دووبارە کێشراونەتەوە؛ بەهاکان لە خانە شەشگۆشەییەکاندا تێکڕا کراون کاتێک پیشان دراون (دەستکاریکراو). داتای کراوەی NASA
  • ناوەڕۆک لەسەر گلۆب و نەخشەی تەخت: هێڵی کەنار، سنوور، ڕێگا و ناوی شوێن لە چینە ئاماژەییەکانی NASA GIBS (داتای OpenStreetMap، ODbL، © OpenStreetMap contributors)؛ وێنەی Blue Marble وەک بنەمای ئارەزوومەندانە؛ زەوی 3D و خوێندنەوەی بەرزایی لە ئیندێکسی ڕەنگی بەرزایی ASTER GDEM (پۆلەکانی 5 m تا 200 m، گەورەکراوە بۆ ڕوونی). سنوورەکان وەک بڵاوکراون کێشراون و هیچ دیدگایەک لەسەر هیچ خاکێک ناگەیەنن.
  • ڕووداوە ڕاستەوخۆکان: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)؛ ڕووداوەکان نیشانەدەرن و بەستەری سەرچاوەی ڕەسەنی خۆیان دەهێڵنەوە.
  • ڕاستەوخۆ: NASA EONET ڕووداوەکان نیشانەدەرن، نەک ئاگادارکردنەوەی دەسەڵات.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • ساڵی ڕابردوو، پلەی گەرمی ڕۆژانە و تیشکی خۆر (NASA POWER): These data were obtained from the NASA Langley Research Center (LaRC) POWER Project funded through the NASA Earth Science/Applied Science Program..
  • داتای کەشناسی لە Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), بە مۆڵەتی CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • چینە ئارەزوومەندانەکان (11 سەرچاوە لە لیستی چینەکان: ڕاستەوخۆ، پێشبینی، چاودێریکراو و ناوەڕۆک) کاتێک دەکرێنەوە ناوی دابینکەرەکەیان لەسەر نەخشە و لێرەدا پیشان دەدەن؛ پێشبینییەکان دەرچووی مۆدێلن و نیشاندەرە وەرگیراوەکان مەزەندەن.

چینەکان و بەروارەکان

  • ڕەنگی ڕاستەقینە: ڕەنگدانەوەی ڕاستکراوەی VIIRS NOAA-20، NASA LANCE · 13ی تشرینی یەکەمی 2026
  • جۆری داپۆشەری زەوی (IGBP)، ساڵانە: داپۆشەری زەویی MODIS Terra و Aqua (MCD12Q1)، NASA LP DAAC · 2024
  • ڕووناکی شەو، ڕۆژانە: VIIRS Black Marble (VNP46A2)، NASA LAADS DAAC · 12ی تشرینی یەکەمی 2026
  • ئیندێکسی ڕووەکی باشترکراو، 8 ڕۆژی بزۆک: MODIS Terra EVI، NASA LANCE · 13ی تشرینی یەکەمی 2026
  • چڕی دانیشتووان، 2020: دانیشتووان: CIESIN، زانکۆی کۆلۆمبیا، Gridded Population of the World v4.11 (2018)، NASA SEDAC، CC BY 4.0 · جێگیر
  • سەوزیی ڕووەک (NDVI)، 8 ڕۆژی گەڕۆک: MODIS Terra NDVI، NASA LANCE · 13ی تشرینی یەکەمی 2026

04لە ناو بوارەکان

Space-based evidence must be accurate to be useful to any domain.

05چاودێری

ئەرکی چاودێریی زەوی و بەرهەمەکان.

The screen a team would use to follow this subject: its measures, states and decisions. Names are examples and values are illustrative.

ئەرکی چاودێریی زەوی و بەرهەمەکان

Spatial temporal evidence · Flood basin AOI · Activation ACT-531

نەخشەکێشانی خێراGCRI · فەزا و چاودێری زەوی

تێپەڕینەکان بەسەر ناوچەکەدا

next 6 passes

SAT-1SAT-2SAT-3SAT-4ڕێڕەوی ماهەوارە بەسەر ناوچەی بەرژەوەندیداN

بەدەستهێنانەکان

P-1ڕادارn/aپڕۆسەکراو
P-2ئۆپتیکی79هەوراوی
P-3ڕادارn/aداگرتنی داتا
P-4ئۆپتیکی22خشتەکراو

زنجیرەی بەرهەم

  1. ئەرکAOI
  2. بەدەستهێنانڕاداری
  3. داگرتنوێستگەی 2
  4. پرۆسەARD
  5. نەخشەی لافاوگۆڕان
  6. پشتڕاستکردنەوەنموونەکان
  7. گەیاندندەسەڵاتی بەکارهێنەر
EO tasking and products: the screen’s structure, terms and states for Spatial temporal evidence.ناو و بەهای نموونەیی؛ دیزاینێکە، نەک تۆمار یان سیستەمی ڕاستەوخۆ.
06نیشاندەرەکان

What is measured, and how well.

Each indicator carries its unit, its cadence, the kind of source behind it and the evidence label a value would carry. No values are shown: a programme supplies them under its own authority.

IndicatorUnitCadenceSource typeناونیشان
Overall map accuracypercent with confidence intervalper productAccuracy assessment against reference dataمەزەندەکراو
Class-specific user’s and producer’s accuracypercentper classAccuracy assessmentمەزەندەکراو
Geolocation errormetresper productGeometric validationچاودێریکراو
Products meeting analysis-ready data specificationcountper assessmentCEOS ARD assessmentsئامارە بڵاوکراوەکان
Reference samples per classcountper assessmentValidation designDECLARED
Time series gapspercent of expected observations missingper locationArchive analysisچاودێریکراو
07شبیهسازی دووانە و زنجیرەیی

Model spatial temporal evidence as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile ستانداردەکانی مەترسی کەشوهەوا: the hazards it names, the سیستەمە and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

مەترسیدەرەکان

  • بەرزبوونەوەی ئاستی دەریا
  • Coastal flood (لە خوارەوە دەستپێدەکات)
  • شەپۆلی گێژاو (لە خوارەوە دەستپێدەکات)
  • High-tide flooding (set off downstream)
  • Coastal erosion (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Estuary flood (set off downstream)
  • Coastal habitat squeeze (set off downstream)
  • Wetland loss (set off downstream)
  • Mangrove loss (set off downstream)
  • Groundwater flood (set off downstream)
  • Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
  • ئاوارەبوونی بەکۆمەڵ (لە خوارەوە دەستپێدەکات)

کۆنترۆڵەکان

  • NS-0 دەستوور و بنەماکان
  • NS-1 ئەو UNI و کاتالۆگی بەرهەمە دروستکراوەکان (ڕێزمانی v0.2: بەشەکانی بوار، کەرت، هەرێم و ژینگە)
  • NS-3 UNIەکانی تۆماری مەترسی (ڕێزمان، خشتەی گواستنەوەی کۆن، دەسەڵاتی تەرخانکردن)
  • NS-3b پڕۆفایلی میتاداتای کۆمەڵە داتا و بەرهەم (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 UNIی ناوەڕۆکی (دامەزراندنەکان، نموونەکان، نموونەکانی پڕۆگرام)
  • NS-11 سەلماندن و چاودێری (بەڵگە، گواهییەکان، چاودێریی گونجان لەگەڵ zero-trust)
  • NS-14 پابەندبوون و هاوتاکردن لەگەڵ ستانداردی دەرەکی
  • NRS-H65 خێزانی مەترسیدەر: پێشێلکردنی سنوورەکانی گۆی زەوی (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 خێزانی مەترسیدەر: ڕووداوە تێکەڵ و فرەمەترسیدەرەکان (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 خێزانی مەترسیدەر: کارەساتە کەونی و کاتی قووڵەکان (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 خێزانی مەترسیدەر: قەیرانەکانی تەندروستیی دەروونی (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 خێزانی مەترسیدەر: نەخۆشییە هەستیارەکان بە کەشوهەوا (NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 خێزانی مەترسیدەر: نائاساییبوونی سووڕانەوەی گەورە (NHS-1 atmo.climate-mode)

چاودێری

  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • CMIP6 climate projections (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • NGFS Scenario Explorer (listed for reference)
  • INFORM Risk Index (بۆ ئاماژە لیست کراوە)
  • ژمارەی مردووان، بزربووان و کەسە ڕاستەوخۆ کاریگەربووەکان کە بە کارەساتەکانەوە دەبەسترێنەوە بۆ هەر 100,000 کەس لە دانیشتووان
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • زیانی ئابووریی ڕاستەوخۆ کە بە کارەساتەکانەوە دەبەسترێتەوە بەراورد بە GDPی جیهانی

جوگرافیای نموونە

  • Pacific Island states: 150 hexagonal cells
  • ڕووناکییەکانی شەو ئەمشەو، پچڕانی کارەبا (VIIRS Day/Night Band)، NASA GIBS
  • ئاوی ڕووی زەوی لە ڕێگەی هەورەوە، 30 م (ڕادارەی OPERA DSWx-S1)، NASA GIBS
  • ڕێژەی بارین، نیو کاتژمێری ڕابردوو (IMERG)، NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08سەرچاوەکان

Where the evidence comes from.

Named public datasets and institutional records, each with its licence class. Sources by agreement are used only under their terms and never republished.

سەرچاوەWhat it givesLicence class
CEOS Analysis Ready Data specifications and assessmentsProcessing requirements and product statusPublic, CEOS terms
Harmonized Landsat and Sentinel-2 (NASA)Consistent surface reflectance from both missionsOpen, NASA data policy
Good practice guidance on accuracy assessment, such as Olofsson and othersMethods for estimating area and accuracyLicence per publication
Digital Earth Africa and Digital Earth AustraliaAnalysis-ready data cubes and validated productsOpen, CC BY 4.0
CEOS Working Group on Calibration and Validation resourcesCalibration and validation protocols and test sitesPublic, CEOS terms
09ڕێگا و بەڵگە

How spatial temporal evidence is modelled, measured and tested.

مۆدێلەکە، گریمانەکانی، داتاکانی و نادڵنیاییەکەی، بەو شێوەیەی زانا یان ئەندازیارێک دەیپشکنێت. پێکهاتەکان ڕێگا بڵاوکراوەکان دەگرنەبەر. بەهاکانی کێشراو نموونەییە، نەک دۆزینەوە.

زنجیرەی چاودێری زەوی

How a satellite or sensor record becomes evidence on spatial temporal evidence, and where each step adds uncertainty.

  1. 01 · بەدەستهێنانئۆربیت، هەستەوەر و دووبارەسەرداننادڵنیایی: بۆشایی لە هەور و ئۆربیتەوە
  2. 02 · پێوانەکردنڕادیۆمەتری و ئەندازەیینادڵنیایی: لادانی هەستەوەر
  3. 03 · ڕاستکردنەوەکەشوهەوا و زەوینادڵنیایی: گریمانەکانی ئەیرۆسۆڵ و لێژی
  4. 04 · وەرگرتنەوە یان پۆلێنکردنگۆڕاو یان پۆلنادڵنیایی: هەڵەی مۆدێل و ڕاهێنان
  5. 05 · پشتڕاستکردنەوەبەرامبەر بە ڕاستی مەیداننادڵنیایی: دیزاین و قەبارەی نموونە
  6. 06 · بڵاوکردنەوەلەگەڵ هێڵی هەڵە و ڕەچەڵەکنادڵنیایی: ڕاگەیەندراو، هەرگیز شاراوە نییە
زنجیرەی پرۆسێسکردن بە مانای CEOS Analysis Ready Data؛ هەر هەنگاوێک نادڵنیاییەکەی تۆمار دەکات پێش کێشانی وێنە. پێکهاتەیەکی گشتییە، نەک ئەنجام.
پرەنسیپە ڕێنماییەکانی FAIR · GO FAIR و FORCE11W3C PROV · World Wide Web Consortiumڕێنمایی بۆ مامەڵەی یەکسان لەگەڵ نادڵنیاییەکان · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
10بڕیارەکان

Who decides, and what the evidence serves.

Space and Earth Observation prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

کێ بڕیار دەداتThe questionEvidence this page serves
Mapping and statistics agenciesWhether EO-derived statistics meet quality needsAccuracy assessments; quality statements
Data providersHow to process and document productsARD pipelines; harmonisation methods
Users of EO mapsHow much confidence to place in a productQuality statements with intervals

Outputs this topic produces

  • Accuracy assessment designs with stratified sampling
  • Analysis-ready data pipelines
  • Harmonisation methods for multi-sensor records
  • Product quality statements
11Core questions

What experts ask.

Evidence specialists ask what a product can support and with what confidence.

  • How was the product validated, against what reference data, and in which regions and seasons?
  • What is the smallest feature or shortest event the product can reliably detect?
  • How is uncertainty expressed for each pixel, region or estimate, and does it reach users?
  • How do classification errors affect area estimates and trends derived from maps?
  • When are satellite estimates fit for a decision, and when is additional ground evidence needed?
12Mechanisms and drivers

Where error comes from.

Error enters at every stage: sensor noise and calibration, atmospheric correction, geolocation, the algorithm that converts measurements into a variable, and the classification rules that turn continuous signals into categories. A pixel often mixes several land covers. Temporal sampling can miss short events, such as a flood peak that passes between overpasses. Validation data may come from places and seasons that differ from where the product is used.

A well-established finding in remote sensing is that simply counting classified pixels can give biased area estimates. Statistically rigorous approaches combine a map with a probability sample of reference observations to estimate area and its confidence interval. The same principle applies widely: evidence from space is strongest when paired with designed ground sampling.

13Methods and data

How the evidence is built, and where it stops.

  1. 01

    Accuracy assessment

    Comparing products with independent reference data using sampling designs from spatial statistics. Reference data has its own errors.

  2. 02

    Uncertainty propagation

    Carrying error from inputs to outputs. Correlated errors are often ignored, understating uncertainty.

  3. 03

    Ground observation

    Field surveys, in-situ sensors and citizen observations. They are sparse and unevenly distributed.

  4. 04

    Scale analysis

    Testing how results change with resolution using geospatial information systems. Aggregation can hide local extremes.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

ئەو لەش و بەڵگەنامانەی ئەم لاپەڕەیەیان لەگەڵ دەخوێنرێتەوە. دۆخ و وەشانەکان دەگۆڕێن؛ هەر بەستەرێک دەچێتە لای لەشی دەرکەر.

16پرسیارەکان

پرسیار و وەڵام.

What is analysis-ready data?
Satellite data processed to a minimum standard, such as surface reflectance with cloud masks and precise geolocation, so users can analyse it without further preprocessing.
How accurate are satellite maps?
It depends on the product and class. Good practice reports accuracy with confidence intervals from independent reference samples, per class as well as overall.
Why combine Landsat and Sentinel-2?
Together they observe more often than either alone. Harmonisation adjusts their differences so the combined record is consistent.
Why not simply count pixels to measure area?
Because classification errors do not cancel out. Rigorous area estimation combines the map with a sample of reference observations to correct bias and give a confidence interval.
What is ground truth?
Observations made on the ground, or from higher-quality sources, used to validate satellite products. It is a reference, not perfect truth, and its own errors should be stated.
Should every map show uncertainty?
Every product should state its accuracy and how it was assessed. How that is displayed depends on the audience, but it should never be omitted.
Reportsبەشداربە

لەم لاپەڕەیەوە بەڵگە پێشکەش بکە.

Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIفەزا و چاودێری زەویئاماژەی چاودێرگەتەکنەلۆجیای ئێکسپۆنێنشیاڵ
فەزا و چاودێری زەوی

ڕێگایەک، کۆمەڵە داتایەک یان پرسیارێک بهێنە.

زانیاری و پرسیار ئەمڕۆ کراوەن. پرسیارێک ژمارەی ئاماژەی پێدەدرێت و هەنگاوی دواتر دیاری دەکات؛ داواکاری، پارەدان، تەرخانکردنی کۆمپیوتەر و تۆمارکردن تەنیا کاتێک دەکرێنەوە کە تیم، مەرج و توانای پێداچوونەوەیان هەبێت.