- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 2019-04-18T00:00:00Z–2024-11-28T00:00:00Z
- Veri Kümesi Üreticisi
- USFS Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology (LARSE)
- Veri Kümesi İşlemcisi
- USGS LP DAAC üzerinden erişilen NASA GEDI misyonu
- Etiketler
Açıklama
Bu veri kümesi, Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 4A (L4A) Sürüm 2'nin yer üstü biyokütle yoğunluğu (AGBD; Mg/ha cinsinden) tahminlerini ve örneklenen her bir coğrafi konumlu lazer ayak izi içindeki tahmin standart hatası tahminlerini içerir. Bu sürümde, granüller alt yörüngelerdedir. Birden fazla bölgeden ve bitki işlevsel türlerinden (PFT'ler) elde edilen AGBD saha tahminleriyle ilişkili simüle edilmiş dalga biçimlerinden elde edilen yükseklik metrikleri, dünya bölgelerinin ve PFT'lerin kombinasyonlarını (ör. yaprak döken geniş yapraklı ağaçlar, her zaman yeşil geniş yapraklı ağaçlar, her zaman yeşil iğne yapraklı ağaçlar, yaprak döken iğne yapraklı ağaçlar ve otlaklar, çalılar ve ormanların kombinasyonu) temsil eden modeller için bir kalibrasyon veri kümesi oluşturmak üzere derlendi. GEDI02_A Sürüm 2 için kullanılan algoritma ayarı grubu seçimi, Güney Amerika'daki her zaman yeşil geniş yapraklı ağaçlar için, yer seviyesinin üzerindeki dalga biçimi modlarının en düşük mod olarak seçilmesinden kaynaklanan yanlış pozitif hataları azaltmak amacıyla değiştirildi.
Daha fazla bilgi için lütfen Kullanıcı Rehberi'ne bakın.
Global Ecosystem Dynamics Investigation GEDI (Küresel Ekosistem Dinamikleri Araştırması) misyonu, ekosistem yapısını ve dinamiklerini karakterize ederek Dünya'nın karbon döngüsünün ve biyoçeşitliliğinin ölçülmesini ve anlaşılmasını önemli ölçüde iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Uluslararası Uzay İstasyonu'na (ISS) bağlı GEDI cihazı, Dünya'nın 3 boyutlu yapısının en yüksek çözünürlükte ve en yoğun örneklemesinde, 51,6° K ve 51,6° G enlemleri arasında küresel olarak veri toplar. GEDI cihazı, toplam sekiz ışın yer kesiti oluşturan üç lazerden oluşur. Bu lazerler, yaklaşık 60 metre aralıklarla sekiz ~25 m ayak izini anında örnekler.
| Ürün | Açıklama |
|---|---|
| L2A Vector | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002 |
| L2A Aylık raster | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_MONTHLY |
| L2A tablo dizini | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_INDEX |
| L2B Vector | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002 |
| L2B aylık raster | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_MONTHLY |
| L2B tablo dizini | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_INDEX |
| L4A Biomass Vector | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002 |
| L4A aylık raster | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY |
| L4A tablo dizini | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_INDEX |
| L4B Biomass | LARSE/GEDI/GEDI04_B_002 |
| L4D Imputed Waveforms | LARSE/GEDI/GEDI04_D_002 |
Tablo Şeması
Tablo Şeması
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| agbd | MÜD | Tahmini yer üstü biyokütle yoğunluğu |
| agbd_pi_lower | MÜD | Daha düşük tahmin aralığı (seviye için "alfa" özelliğine bakın) |
| agbd_pi_upper | MÜD | Üst tahmin aralığı (seviye için "alfa" özelliğine bakın) |
| agbd_se | MÜD | Yer üstü biyokütle yoğunluğu tahmininin standart hatası |
| agbd_t | MÜD | Uygun birimlerde model tahmini |
| agbd_t_se | MÜD | Uygun birimlerde model tahmini standart hatası (özel tahmin aralıklarının hesaplanması için gereklidir) |
| algorithm_run_flag | MÜD | Bu işaret 1 olarak ayarlanırsa L4A algoritması çalıştırılır. Bu işaret, AGBD tahmini için yeterli dalga biçimi doğruluğuna sahip verileri seçer. |
| ışınla | MÜD | Beam tanımlayıcısı |
| kanal | MÜD | Kanal tanımlayıcısı |
| degrade_flag | MÜD | İşaretleme ve/veya konumlandırma bilgilerinin kalitesinin düştüğünü gösteren işaret |
| delta_time | MÜD | 1 Ocak 2018 00:00'dan beri geçen süre |
| elev_lowestmode | MÜD | En düşük modun merkezinin referans elipsoide göre yüksekliği |
| l2_quality_flag | MÜD | Biyokütle tahminleri için en yararlı L2 verilerini tanımlayan işaret |
| l4_quality_flag | MÜD | En faydalı biyokütle tahminlerinin seçimini basitleştiren işaret |
| lat_lowestmode | MÜD | En düşük modun merkezinin enlemi |
| lon_lowestmode | MÜD | En düşük modun merkezinin boylamı |
| master_frac | MÜD | Ana zaman, kesir kısmı. master_int+master_frac, /BEAMXXXX/delta_time ile eşdeğerdir. |
| master_int | MÜD | Ana zaman, tam sayı kısmı. master_time_epoch'tan bu yana geçen saniye sayısı. master_int+master_frac, /BEAMXXXX/delta_time ile eşdeğerdir. |
| predict_stratum | Dize | Tahmin katmanı tanımlayıcısı. 1 km'lik hücre için tahmin katmanının karakter kimliği adı |
| predictor_limit_flag | MÜD | Tahmin edici değeri, eğitim verilerinin sınırları dışında (0=sınırlar içinde; 1=alt sınır; 2=üst sınır) |
| response_limit_flag | MÜD | Tahmin değeri, eğitim verilerinin sınırları dışında (0=sınırlar içinde; 1=alt sınır; 2=üst sınır) |
| selected_algorithm | MÜD | Seçilen algoritma ayarı grubu |
| selected_mode | MÜD | En düşük gürültü içermeyen mod olarak seçilen modun kimliği |
| selected_mode_flag | MÜD | selected_mode durumunu gösteren işaret |
| hassasiyet | MÜD | Işın hassasiyeti. Dalga biçiminin SNR'si göz önünde bulundurulduğunda nüfuz edilebilecek maksimum kanopi örtüsü |
| solar_elevation | MÜD | Güneşin yükselme açısı |
| surface_flag | MÜD | elev_lowestmode'un, Dijital Rakım Modeli (DEM) veya Ortalama Deniz Yüzeyi (MSS) yüksekliğinin 300 metre içinde olduğunu gösterir. |
| shot_number | Dize | Çekim numarası, benzersiz bir tanımlayıcıdır. Bu alan OOOOOBBRRGNNNNNNNN biçimindedir. Burada:
|
| shot_number_within_beam | MÜD | Işın içindeki atış sayısı |
| agbd_aN | MÜD | Yer üstü biyokütle yoğunluğu; coğrafi konum enlemi lowestmode |
| agbd_pi_lower_aN | MÜD | Yer üstü biyokütle yoğunluğu için tahmin aralığının alt sınırı |
| agbd_pi_upper_aN | MÜD | Yer üstü biyokütle yoğunluğu için tahmin aralığı üst sınırı |
| agbd_se_aN | MÜD | Yer üstü biyokütle yoğunluğu tahmininin standart hatası |
| agbd_t_aN | MÜD | Dönüşüm alanında yer üstü biyokütle yoğunluğu model tahmini |
| agbd_t_pi_lower_aN | MÜD | Dönüşüm alanında daha düşük tahmin aralığı |
| agbd_t_pi_upper_aN | MÜD | Dönüşüm alanındaki üst tahmin aralığı |
| agbd_t_se_aN | MÜD | Uygun birimlerdeki model tahmini standart hatası |
| algorithm_run_flag_aN | MÜD | Algoritma çalıştırma işareti: Bu işaret 1 olarak ayarlanırsa algoritma çalıştırılır. Bu işaret, AGBD tahmini için yeterli dalga biçimi doğruluğuna sahip verileri seçer. |
| l2_quality_flag_aN | MÜD | Biyokütle tahminleri için en yararlı L2 verilerini tanımlayan işaret |
| l4_quality_flag_aN | MÜD | En faydalı biyokütle tahminlerinin seçimini basitleştiren işaret |
| predictor_limit_flag_aN | MÜD | Tahmin edici değeri, eğitim verilerinin sınırlarının dışında |
| response_limit_flag_aN | MÜD | Tahmin değeri, eğitim verilerinin sınırları dışında |
| selected_mode_aN | MÜD | En düşük gürültü içermeyen mod olarak seçilen modun kimliği |
| selected_mode_flag_aN | MÜD | Seçilen modun durumunu gösteren işaret |
| elev_lowestmode_aN | MÜD | En düşük modun merkezinin referans elipsoidine göre yüksekliği |
| lat_lowestmode_aN | MÜD | En düşük modun merkezinin enlemi |
| lon_lowestmode_aN | MÜD | En düşük modun merkezinin boylamı |
| sensitivity_aN | MÜD | Dalga biçiminin SNR'si dikkate alındığında nüfuz edilebilecek maksimum kanopi örtüsü |
| stale_return_flag | MÜD | Gerçek zamanlı nabız algılama algoritmasının, 10 km'lik arama penceresinin tamamında algılama eşiğinin üzerinde bir dönüş sinyali algılamadığını belirten dijitalleştiriciden gelen işaret. Önceki çekimin nabız konumu, telemetri ile ölçülen dalga biçimini seçmek için kullanıldı. |
| landsat_treecover | MÜD | 2010 yılındaki ağaç örtüsü, 5 metreden yüksek tüm bitki örtüsünün tepe örtüsü kapanması olarak tanımlanır (Hansen ve diğerleri, 2013) ve çıkış ızgara hücresi başına yüzde olarak kodlanmıştır. |
| landsat_water_persistence | MÜD | 2018 ile 2019 arasında sınıflandırılmış yüzey suyu içeren UMD GLAD Landsat gözlemlerinin yüzdesi. 80'den büyük değerler genellikle kalıcı suyu, 10'dan küçük değerler ise kalıcı kara alanını ifade eder. |
| leaf_off_doy | MÜD | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgara yapraksız başlangıç günü, NPP VIIRS Global Land Surface Phenology Product'tan elde edilen yılın günüdür. |
| leaf_off_flag | MÜD | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgara işareti; leaf_off_doy, leaf_on_doy ve pft_class değerlerinden türetilir. Gözlemin, yaprak döken iğne yapraklı veya geniş yapraklı ormanlar ve ağaçlık alanlarda yapraksız koşullarda kaydedilip kaydedilmediğini gösterir. 1=yapraksız, 0=yapraklı. |
| leaf_on_cycle | MÜD | Yaprakların bulunduğu gözlemler için bitki örtüsünün büyüme döngüsünü gösteren işaret. Değerler 0=yapraksız koşullar, 1=1. döngü, 2=2. döngü şeklindedir. |
| leaf_on_doy | MÜD | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgara yapraklı başlangıç günü, NPP VIIRS Global Land Surface Phenology ürününden elde edilen yılın günüdür. |
| pft_class | MÜD | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgarası, MODIS MCD12Q1v006 ürününden elde edilen bitki işlevsel türü (PFT). Değerler, Land Cover Type 5 Classification şemasına uygundur. |
| region_class | MÜD | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgara dünya kıta bölgeleri (0=Su, 1=Avrupa, 2=Kuzey Asya, 3=Avustralasya, 4=Afrika, 5=Güney Asya, 6=Güney Amerika, 7=Kuzey Amerika). |
| urban_focal_window_size | MÜD | urban_proportion değerini hesaplamak için kullanılan odak penceresi boyutu. Değerler 3 (3x3 piksellik pencere boyutu) veya 5 (5x5 piksellik pencere boyutu) olur. |
| urban_proportion | MÜD | Her çekimin etrafındaki odak alanında bulunan arazi alanının kentsel arazi örtüsü olan kısmının yüzdesi. Kentsel arazi örtüsü, DLR 12 m çözünürlüklü TanDEM-X Küresel Kentsel Ayak İzi Ürünü'nden elde edilmiştir. |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Bu veri kümesi kamu malıdır ve kullanım ile dağıtım konusunda herhangi bir kısıtlama olmaksızın kullanılabilir. Daha fazla bilgi için NASA'nın Dünya Bilimi Verileri ve Bilgi Politikası'nı inceleyin.
Alıntılar
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, ve S.B. Luthcke. 2022. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, ABD. doi:10.3334/ORNLDAAC/2056
DOI'lar
Earth Engine ile Keşif
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var dataset = ee.FeatureCollection( 'LARSE/GEDI/GEDI04_A_002/GEDI04_A_2022157233128_O19728_03_T11129_02_003_01_V002'); Map.setCenter(-94.77616, 38.9587, 14); Map.addLayer(dataset);