GEDI L4A Aboveground Biomass Density, Version 2.1

LARSE/GEDI/GEDI04_A_002
Dataset-Verfügbarkeit
2019-04-18T00:00:00Z–2024-11-28T00:00:00Z
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elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover usgs

Beschreibung

Dieser Datensatz enthält GEDI-Vorhersagen (Global Ecosystem Dynamics Investigation) der Version 2 auf Level 4A (L4A) der AGBD (Aboveground Biomass Density, Biomasse über dem Boden; in Mg/ha) und Schätzungen des Standardfehlers der Vorhersage innerhalb jedes geolokalisierten Laser-Footprints. In dieser Version befinden sich die Granulatkörner in Unterumlaufbahnen. Höhenmesswerte aus simulierten Wellenformen, die mit Schätzungen des oberirdischen Biomassegehalts (Aboveground Biomass Density, AGBD) aus mehreren Regionen und Pflanzenfunktionstypen (Plant Functional Types, PFTs) in Verbindung stehen, wurden zusammengestellt, um einen Kalibrierungsdatensatz für Modelle zu erstellen, die die Kombinationen aus Weltregionen und PFTs darstellen (d.h. laubabwerfende breitblättrige Bäume, immergrüne breitblättrige Bäume, immergrüne nadelblättrige Bäume, laubabwerfende nadelblättrige Bäume und die Kombination aus Grasland, Sträuchern und Wäldern).Die für GEDI02_A Version 2 verwendete Auswahl der Algorithmus-Einstellungsgruppe wurde für immergrüne breitblättrige Bäume in Südamerika geändert, um falsch positive Fehler zu reduzieren, die durch die Auswahl von Wellenformmodi über der Bodenhöhe als niedrigsten Modus entstehen.

Weitere Informationen finden Sie im Nutzerhandbuch.

Die Mission GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) zielt darauf ab, die Struktur und Dynamik von Ökosystemen zu charakterisieren, um eine radikal verbesserte Quantifizierung und ein besseres Verständnis des Kohlenstoffkreislaufs und der Biodiversität der Erde zu ermöglichen. Das GEDI-Instrument, das an der Internationalen Raumstation (ISS) angebracht ist, erfasst weltweit Daten zwischen 51,6° N und 51,6° S mit der höchsten Auflösung und der dichtesten Stichprobenerhebung der dreidimensionalen Struktur der Erde. Das GEDI-Instrument besteht aus drei Lasern, die insgesamt acht Boden-Transekte erzeugen. Dabei werden acht etwa 25 m große Footprints erfasst, die entlang der Flugbahn etwa alle 60 m angeordnet sind.

Produkt Beschreibung
L2A-Vektor LARSE/GEDI/GEDI02_A_002
L2A-Monatsraster LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_MONTHLY
L2A-Tabellenindex LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_INDEX
L2B-Vektor LARSE/GEDI/GEDI02_B_002
L2B-Monatsraster LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_MONTHLY
L2B-Tabellenindex LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_INDEX
L4A-Biomassevektor LARSE/GEDI/GEDI04_A_002
L4A-Monatsraster LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY
L4A-Tabellenindex LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_INDEX
L4B Biomass LARSE/GEDI/GEDI04_B_002

Tabellenschema

Tabellenschema

Name Typ Beschreibung
agbd INT

Prognostizierte Biomasse-Dichte über dem Boden

agbd_pi_lower INT

Untere Grenze des Vorhersageintervalls (siehe Attribut „alpha“ für die Ebene)

agbd_pi_upper INT

Obergrenze des Vorhersageintervalls (siehe Attribut „alpha“ für die Ebene)

agbd_se INT

Standardfehler der Vorhersage der oberirdischen Biomasse

agbd_t INT

Modellvorhersage in Anpassungseinheiten

agbd_t_se INT

Standardfehler der Modellvorhersage in Anpassungseinheiten (für die Berechnung benutzerdefinierter Vorhersageintervalle erforderlich)

algorithm_run_flag INT

Der L4A-Algorithmus wird ausgeführt, wenn dieses Flag auf 1 gesetzt ist. Mit diesem Flag werden Daten ausgewählt, die eine ausreichende Wellenformtreue für die Schätzung von AGBD aufweisen.

beamen INT

Beam-ID

Kanal INT

Kanal-ID

degrade_flag INT

Flag, das einen beeinträchtigten Zustand von Informationen zur Ausrichtung und/oder Positionierung angibt

delta_time INT

Zeit seit dem 1. Januar 2018, 00:00 Uhr

elev_lowestmode INT

Höhe des Zentrums des niedrigsten Modus relativ zum Referenzellipsoid

l2_quality_flag INT

Kennzeichnung der nützlichsten L2-Daten für Biomassevorhersagen

l4_quality_flag INT

Flag zur Vereinfachung der Auswahl der nützlichsten Biomassevorhersagen

lat_lowestmode INT

Breitengrad des Zentrums des niedrigsten Modus

lon_lowestmode INT

Längengrad des Zentrums des niedrigsten Modus

master_frac INT

Master-Zeit, Bruchteil. master_int+master_frac entspricht /BEAMXXXX/delta_time

master_int INT

Master-Zeit, ganzzahliger Teil. Sekunden seit master_time_epoch. master_int+master_frac entspricht /BEAMXXXX/delta_time',

predict_stratum STRING

Kennung der Vorhersageschicht. Zeichen-ID des Namens der Vorhersageschicht für die 1-km-Zelle

predictor_limit_flag INT

Der Vorhersagewert liegt außerhalb der Grenzen der Trainingsdaten (0=innerhalb der Grenzen; 1=Untergrenze; 2=Obergrenze).

response_limit_flag INT

Der Vorhersagewert liegt außerhalb der Grenzen der Trainingsdaten (0=innerhalb der Grenzen; 1=Untergrenze; 2=Obergrenze).

selected_algorithm INT

Ausgewählte Gruppe mit Algorithmus-Einstellungen

selected_mode INT

ID des Modus, der als niedrigster Nicht-Rausch-Modus ausgewählt wurde

selected_mode_flag INT

Flag, das den Status von „selected_mode“ angibt

Reaktionsfähigkeit INT

Empfindlichkeit des Strahls. Maximale Kronendeckung, die unter Berücksichtigung des SNR der Wellenform durchdrungen werden kann

solar_elevation INT

Sonnenhöhe

surface_flag INT

Gibt an, dass „elev_lowestmode“ innerhalb von 300 m vom digitalen Höhenmodell (DEM) oder der mittleren Meereshöhe (Mean Sea Surface, MSS) liegt.

shot_number STRING

Aufnahmenummer, eine eindeutige Kennung. Dieses Feld hat das Format OOOOOBBRRGNNNNNNNN. Dabei gilt:

  • OOOOO: Orbitnummer
  • BB: Beam number (Strahl-Nummer)
  • RR: Reserviert für zukünftige Verwendung
  • G: Anzahl der Granulatkörner im Suborbit
  • NNNNNNNN: Aufnahmeindex
shot_number_within_beam INT

Aufnahmenummer im Strahl

agbd_aN INT

Biomasse über dem Boden; geografischer Standort, Breitengrad, niedrigster Modus

agbd_pi_lower_aN INT

Untergrenze des Vorhersageintervalls für die Biomasse über dem Boden

agbd_pi_upper_aN INT

Obergrenze des Vorhersageintervalls für die Biomasse-Dichte über dem Boden

agbd_se_aN INT

Standardfehler der Vorhersage der oberirdischen Biomasse

agbd_t_aN INT

Vorhersage des Modells für die Dichte der oberirdischen Biomasse im Transformationsraum

agbd_t_pi_lower_aN INT

Unteres Vorhersageintervall im Transformationsraum

agbd_t_pi_upper_aN INT

Obergrenze des Vorhersageintervalls im Transformationsbereich

agbd_t_se_aN INT

Standardfehler der Modellvorhersage in Anpassungseinheiten

algorithm_run_flag_aN INT

Flag für die Ausführung des Algorithmus: Dieser Algorithmus wird ausgeführt, wenn dieses Flag auf 1 gesetzt ist. Mit diesem Flag werden Daten ausgewählt, die eine ausreichende Wellenformtreue für die Schätzung des AGBD aufweisen.

l2_quality_flag_aN INT

Kennzeichnung der nützlichsten L2-Daten für Biomassevorhersagen

l4_quality_flag_aN INT

Flag zur Vereinfachung der Auswahl der nützlichsten Biomassevorhersagen

predictor_limit_flag_aN INT

Der Vorhersagewert liegt außerhalb der Grenzen der Trainingsdaten.

response_limit_flag_aN INT

Der Vorhersagewert liegt außerhalb der Grenzen der Trainingsdaten.

selected_mode_aN INT

ID des Modus, der als niedrigster Nicht-Rausch-Modus ausgewählt wurde

selected_mode_flag_aN INT

Flag, das den Status des ausgewählten Modus angibt

elev_lowestmode_aN INT

Höhe des Zentrums des niedrigsten Modus relativ zum Referenzellipsoid

lat_lowestmode_aN INT

Breitengrad des Zentrums des niedrigsten Modus

lon_lowestmode_aN INT

Längengrad des Zentrums des niedrigsten Modus

sensitivity_aN INT

Maximale Kronendeckung, die unter Berücksichtigung des SNR der Wellenform durchdrungen werden kann

stale_return_flag INT

Flag vom Digitizer, die angibt, dass der Echtzeit-Algorithmus zur Pulserkennung innerhalb des gesamten 10 km-Suchfensters kein Rücksignal über dem Erkennungsschwellenwert erkannt hat. Die Pulsposition des vorherigen Schusses wurde verwendet, um die telemetrierte Wellenform auszuwählen.

landsat_treecover INT

Baumbestand im Jahr 2010, definiert als Kronenschluss für alle Vegetation mit einer Höhe von mehr als 5 m (Hansen et al., 2013) und als Prozentsatz pro Ausgaberasterzelle codiert.

landsat_water_persistence INT

Der Prozentsatz der UMD GLAD Landsat-Beobachtungen mit klassifiziertem Oberflächenwasser zwischen 2018 und 2019. Werte über 80 stehen in der Regel für dauerhaftes Wasser, Werte unter 10 für dauerhaftes Land.

leaf_off_doy INT

GEDI 1 km EASE 2.0-Raster, Tag des Jahres für den Beginn der blattlosen Phase, abgeleitet vom NPP VIIRS Global Land Surface Phenology Product.

leaf_off_flag INT

GEDI-Flag für das 1-km-EASE 2.0-Raster, abgeleitet von leaf_off_doy, leaf_on_doy und pft_class. Gibt an, ob die Beobachtung während der blattlosen Zeit in laubabwerfenden Nadel- oder Laubwäldern und Gehölzen aufgezeichnet wurde. 1=ohne Blätter, 0=mit Blättern.

leaf_on_cycle INT

Flag, das den Vegetationszyklus für Beobachtungen mit Blättern angibt. Die Werte sind 0=Bedingungen ohne Blätter, 1=Zyklus 1, 2=Zyklus 2.

leaf_on_doy INT

GEDI 1 km EASE 2.0-Raster, Tag des Jahres für den Beginn der Blattentwicklung, abgeleitet aus dem NPP VIIRS Global Land Surface Phenology-Produkt.

pft_class INT

GEDI 1 km EASE 2.0-Raster, Plant Functional Type (PFT), abgeleitet vom MODIS MCD12Q1v006-Produkt. Die Werte entsprechen dem Klassifizierungsschema für Land Cover Type 5.

region_class INT

GEDI 1 km EASE 2.0-Rasterweltkontinentale Regionen (0=Wasser, 1=Europa, 2=Nordasien, 3=Australasien, 4=Afrika, 5=Südasien, 6=Südamerika, 7=Nordamerika).

urban_focal_window_size INT

Die Größe des Fokusfensters, das zum Berechnen von „urban_proportion“ verwendet wird. Die Werte sind 3 (3 × 3-Pixel-Fenstergröße) oder 5 (5 × 5-Pixel-Fenstergröße).

urban_proportion INT

Der prozentuale Anteil der Landfläche in einem Fokusbereich um jede Aufnahme, der als städtische Landbedeckung klassifiziert wird. Die städtische Bodenbedeckung wurde aus dem TanDEM-X Global Urban Footprint Product des DLR mit einer Auflösung von 12 m abgeleitet.

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Dieses Dataset ist frei von Urheberrechten und kann ohne Einschränkungen verwendet und weitergegeben werden. Weitere Informationen finden Sie in der Richtlinie zu Erdwissenschaftsdaten und ‑informationen der NASA.

Zitationen

Quellenangaben:
  • GEDI L4A Footprint Level Aboveground Biomass Density, Version 2.1. Dubayah, R.O., J. Armston, J.R. Kellner, L. Duncanson, S.P. Healey, P.L. Patterson, S. Hancock, H. Tang, J. Bruening, M.A. Hofton, J.B. Blair und S.B. Luthcke. 2022. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. doi:10.3334/ORNLDAAC/2056

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