- זמינות קבוצת הנתונים
- 2019-04-17T00:00:00Z–2023-03-16T00:00:00Z
- יוצר מערך הנתונים
- Rasterization: Google and USFS Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology (LARSE) Google Earth Engine
- מעבד מערכי נתונים
- Gridded GEDI Vegetation Structure Metrics and Biomass Density
- תגים
תיאור
קבוצת הנתונים הזו מורכבת ממדדים של מבנה הצמחייה על גבי רשת, ברזולוציות שונות, שמוכנים לניתוח ומתייחסים לאזורים כמעט בכל העולם. המדדים האלה נגזרים ממוצרי רמה 2 ו-4A של NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (חקירת הדינמיקה של מערכות אקולוגיות גלובליות – GEDI) שמשויכים לטביעות רגל של נתוני LiDAR בקוטר של 25 מטרים. קבוצת הנתונים הזו מספקת ייצוג מקיף של מבנה הצמחייה כמעט בכל העולם, כולל הפרופיל האנכי כולו, על סמך נתוני GEDI lidar בלבד, והיא אומתה באמצעות נתונים עצמאיים.
חיישן ה-GEDI, שמורכב על תחנת החלל הבינלאומית (ISS), משתמש בשמונה קרני לייזר במרווחים של 60 מ' לאורך המסלול ו-600 מ' לרוחב המסלול על פני כדור הארץ כדי למדוד את גובה הקרקע ואת מבנה הצמחייה בין קווי הרוחב 52 צפון ו-52 דרום בערך. בין 17 באפריל 2019 ל-16 במרץ 2023, נאספו נתונים של 11 מיליארד גלי צורה באיכות מתאימה למדידת גובה הקרקע ו-7.7 מיליארד גלי צורה באיכות מתאימה למדידת מבנה הצמחייה.
בנוסף להרבה ממדדי הצילום הסטנדרטיים ברמה 2 וברמה 4A, נגזרו כמה מדדים נוספים שעשויים להיות שימושיים במיוחד ליישומים בתהליכי מחזור פחמן ומים במודלים של מערכת כדור הארץ, וגם לניהול יערות, למודלים של מגוון ביולוגי ולהערכת בתי גידול. המשתנים כוללים גובה חופת הצמרת, כיסוי חופת הצמרת, מדד שטח הצמח, מגוון גבהים של עלים וצפיפות נפח שטח הצמח בשכבות של 5 מ'. מידע נוסף זמין במאמר בנושא מדדים של מבנה צמחייה וצפיפות ביומסה ב-GEDI.
כל מדד של צילום GEDI כולל שמונה נתונים סטטיסטיים: ממוצע, סטיית תקן של הממוצע (bootstrapped), חציון, סטיית תקן, טווח בין-רבעוני, אחוזון 95, מדד המגוון של שאנון וספירת הצילומים. השתמשנו במתודולוגיה לסינון צילומים באיכות גבוהה שתואמת ל-GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2.1. בהשוואה לקבוצת הנתונים התואמת GEDI L3, קבוצת הנתונים הזו מספקת מדדים נוספים על גבי רשת בכמה רזולוציות מרחביות ועל פני כמה תקופות זמן (שנתיות ומשך המשימה המלא).
קבוצת הנתונים הזו מספקת מדדים של נתוני GEDI שצוברו לרשתות רסטר בשלוש רזולוציות מרחביות: קילומטר אחד, 6 ק"מ ו-12 ק"מ. קבוצת הנתונים הזו משתמשת בגודל הפיקסל של 12 ק"מ עם מדדי ספירה.
תחום תדרים
גודל הפיקסל
12,000 מטרים
תחום תדרים
| שם | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|
shots_count |
מטרים | מספר הצילומים. כדי שצילום ייכלל בשכבה הזו, השדות הבאים צריכים להיות תקינים: קו אורך, קו רוחב, גובה של המצב הנמוך ביותר, תאריך עשרוני ומסלול. |
orbits_uniq |
מטרים | מספר המסלולים הייחודיים. |
tracks_uniq |
מטרים | מספר הטראקים הייחודיים. מסלול הוא שילוב של מסלול וקרן. |
shots_nni |
מטרים | מדד השכן הקרוב ביותר (Evans et al. 2023). |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
קבוצת הנתונים הזו היא נחלת הכלל וניתן להשתמש בה ולהפיץ אותה ללא הגבלה. מידע נוסף ניתן למצוא במדיניות של NASA בנושא נתונים ומידע שקשורים למדעי כדור הארץ.
ציטוטים ביבליוגרפיים
Burns, P., Hakkenberg, C.R. & Goetz, S.J. Multi-resolution gridded maps of<x0A>vegetation structure from GEDI. Sci Data 11, 881 (2024). doi:10.1038/s41597-024-03668-4
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
Code Editor (JavaScript)
var palettes = require('users/gena/packages:palettes'); // slopeshade basemap var elev = ee.Image('MERIT/DEM/v1_0_3').select('dem') var slope = ee.Terrain.slope(elev) Map.setCenter(92.319, 27.129, 8) Map.addLayer( slope, {min: 0, max: 40, palette: ['ffffff', '000000']}, 'Slopeshade') var opac = 0.7 // View various measurement count metrics from 2019 to 2023 // "va" in the asset name corresponds to the count of high-quality, leaf-on // vegetation measurements by GEDI var i_counts_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/COUNTS/V1/12KM/gediv002_counts_va_20190417_20230316') // Number of GEDI laser shots (i.e. footprints) per 12km pixel Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('shots_count'), {min: 0, max: 200, palette: palettes.matplotlib.magma[7]}, 'Shot count per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Number of ISS orbits (with valid GEDI shots) per 12km pixel Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('orbits_uniq'), {min: 0, max: 10, palette: palettes.matplotlib.plasma[7]}, 'Unique orbits per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // The Nearest Neighbor Index (Evans et al. 2023), a proxy for quantifying // spatial clustering/dispersion of GEDI shots Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('shots_nni'), {min: 0.5, max: 1.5, palette: palettes.colorbrewer.RdBu[7]}, 'Shot nearest neighbor index per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // View several GEDI vegetation structure metrics at 12km spatial res. // For GEDI metric descriptions see Table 1 at // https://daac.ornl.gov/GEDI/guides/GEDI_HighQuality_Shots_Rasters.html // Relative height of the 98th percentile of returned energy (RH98), a proxy for // tree canopy height var i_rh98_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_rh-98-a0_vf_20190417_20230316') // display the median value of GEDI RH98 measurements per 6km pixel, masking out // values less than 3 consider using a threshold of 10 shots per 12km pixel. // More shots generally yield more accurate estimates of the aggregation // statistics (different bands) var i_rh98_12k_19to23_med = i_rh98_12k_19to23.select('median') var rh98_pal = palettes.crameri.bamako[10].reverse() Map.addLayer( i_rh98_12k_19to23_med.updateMask(i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 12km pixel, 2019 to 2023', 1, opac) // Standard deviation of RH98 per 12km pixel. Captures variability of GEDI // measurements and vegetation heterogeneity Map.addLayer( i_rh98_12k_19to23.select('sd').updateMask(i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 2, max: 20, palette: palettes.cmocean.Curl[7]}, 'SD of RH98 per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Foliage height diversity of the 1m vertical Plant Area Index (PAI) profile var i_fhd_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_fhd-pai-1m-a0_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_fhd_12k_19to23.select('median').updateMask( i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 1.2, max: 3.2, palette: palettes.matplotlib.viridis[7].reverse()}, 'Median FHD per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // The height above ground associated with the peak of the vertical Plant Area // Volume Density (PAVD) profile var i_pavdmaxh_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_pavd-max-h_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_pavdmaxh_19to23.select('mean').updateMask( i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_pavdmaxh_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 0, max: 25, palette: palettes.cmocean.Haline[7].reverse()}, 'Mean Height of Max. PAVD, 2019 to 2023', 0, opac) // 1km coverage is not great in the low latitudes, try 6 or 12km for a more // continuous depiction var i_rh98_6k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/6KM/gediv002_rh-98-a0_vf_20190417_20230316') // display the median value of GEDI RH98 measurements per 6km pixel, masking out // values less than 3 consider using a threshold of 100 shots per 6km pixel. // More shots generally yield more accurate estimates of the aggregation // statistics (different bands) var i_rh98_6k_19to23_med = i_rh98_6k_19to23.select('median') Map.addLayer( i_rh98_6k_19to23_med.updateMask(i_rh98_6k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_6k_19to23.select('countf').gte(100))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 6km pixel, 2019 to 2023', 0, opac)