README.txt - MODIS Monthly FLCC Rasters 2020-2022
Document Date: 2022-09-12

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General information
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TITLE: 
MODIS_Monthly_FLCC_Rasters_2020-2022

CONTACT: 
Christopher Tsz Hin Choi (christopher.choi@colostate.edu)

LAST UPDATED:
2022-09-12

RECOMMENDED DATA CITATION: 
Zackary Werner, Christopher Tsz Hin Choi, Anna Winter, Anthony G. Vorster, Anika Berger, Kristen O'Shea, Paul Evangelista, Brian Woodward. 
	2022. MODIS Monthly FLCC Rasters 2020-2022 [Data set]. Colorado State University. Libraries. http://dx.doi.org/10.25675/10217/235754

ASSOCIATED PUBLICATION: 
Zackary Werner, Christopher Tsz Hin Choi, Anna Winter, Anthony G. Vorster, Anika Berger, Kristen O'Shea, Paul Evangelista, Brian Woodward, 
	MODIS sensors can monitor spatiotemporal trends in fog and low cloud cover at 1 km spatial resolution along the U.S. Pacific Coast, 
	Remote Sensing Applications: Society and Environment, Volume 28, 2022, 100832, ISSN 2352-9385, 
	https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100832.


ASSOCIATED WEB APPLICATION:
MODIS Fog Detection App: https://christopherchoi98.users.earthengine.app/view/modis-fog-detection-app

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Data source and structure
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DATA SOURCE CITATION:
Vermote, E., Wolfe, R. (2015). MOD09GA MODIS/Terra Surface Reflectance Daily L2G Global 1kmand 500m SIN Grid V006 [Data set]. 
	NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 2022-09-12 from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD09GA.006


SPATIAL DOMAIN:
Coastal California and Southern Oregon
33.2°N to 42.7° N


SPATIAL RESOLUTION:
1 x 1 kilometer grid

TEMPORAL DOMAIN:
2000-06-01 to 2022-08-31

TEMPORAL RESOLUTION:
Monthly

DATA FORMAT:
.tif

FILE INFORMATION:
This dataset contains 91 .tif files and 1 README.


DEFINITION OF ACRONYMS:
FLCC - Fog and Low Cloud Cover
MODIS - Moderate Resolution Imaging Spectrometer
MOD09 - Collection 6 MODIS Surface Reflectance product
GOES-17 - Geostationary Operational Environmental Satellite 17

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Methods and software
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METHODS:
We aggregated the number of days cloud cover was observed by MOD09 Cloud Flag at each pixel per month (June - September). To determine FLCC, masking 
of high altitude clouds was also performed using MOD09 Cirrus Cloud Flag on each image prior to aggregation. 

Additional rasters of MODIS Monthly FLCC beyond Aug 2022 can be accesed through the MODIS Fog Detection Google Earth
Engine web application: https://christopherchoi98.users.earthengine.app/view/modis-fog-detection-app


SOFTWARE USED:
(Google Earth Engine) Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale 
	geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment.


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Quality control, data limitations, reccomended use
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QUALITY CONTROL:
The MODIS Monthly FLCC Rasters dataset was validated against a GOES-17 derrvied FLCC dataset by Torregrosa et al. (2016)*. It was found that the
MODIS-derived FLCC dataset and the GOES-17-derived FLCC dataset have a strong linear relationship of FLCC  (r^2: 0.82, p-value: <0.01).


* Torregrosa, A., C. Combs, and J. Peters (2016), GOES-derived fog and low cloud indices for coastal north and central California ecological 
analyses, Earth and Space Science, 3, 46–67, doi:10.1002/2015EA000119.


DATA LIMITATIONS:
FLCC cannot be detected if there are higher altitude clouds directly above and obscuring FLCC. It is estimated that FLCC that is obscurred by
high altitude clouds constitutes 25% of total FLCC.

Limitaions to this dataset include those that are native to the MOD09. For  more details, please view: 
https://lpdaac.usgs.gov/products/mod09gav006/. 
