- Disponibilidade de conjuntos de dados
- 2019-04-17T00:00:00Z–2023-03-16T00:00:00Z
- Provedor de conjunto de dados
- Rasterização: Google e Laboratório de Aplicações de Sensoriamento Remoto em Ecologia (LARSE) da USFS Métricas de estrutura da vegetação GEDI em grade e densidade de biomassa
- Tags
Descrição
Esse conjunto de dados consiste em métricas de estrutura de vegetação em grade, quase globais, prontas para análise e com várias resoluções, derivadas dos produtos de nível 2 e 4A da NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) associados a pegadas de lidar de 25 m de diâmetro. Esse conjunto de dados oferece uma representação abrangente da estrutura de vegetação quase global, incluindo todo o perfil vertical, com base apenas no lidar do GEDI e validado com dados independentes.
O sensor GEDI, montado na Estação Espacial Internacional (ISS, na sigla em inglês), usa oito feixes de laser espaçados em 60 m ao longo da trajetória e 600 m na trajetória transversal na superfície da Terra para medir a elevação do solo e a estrutura da vegetação entre aproximadamente 52 graus de latitude norte e sul. Entre 17 de abril de 2019 e 16 de março de 2023, o GEDI adquiriu 11 e 7,7 bilhões de formas de onda de qualidade adequadas para medir a elevação do solo e a estrutura da vegetação, respectivamente.
Além de muitas das métricas de captura L2 e L4A padrão, várias outras foram derivadas e podem ser particularmente úteis para aplicações em processos de ciclo de carbono e água em modelos do sistema terrestre, bem como para manejo florestal, modelagem de biodiversidade e avaliação de habitat. As variáveis incluem altura e cobertura da copa, índice de área foliar, diversidade de altura da folhagem e densidade de volume de área vegetal em estratos de 5 m. Consulte Métricas de estrutura da vegetação GEDI em grade e densidade de biomassa para mais informações.
Oito estatísticas são incluídas para cada métrica de disparo do GEDI: média, erro padrão da média por bootstrap, mediana, desvio padrão, intervalo interquartil, percentil 95, índice de diversidade de Shannon e contagem de disparos. Foi usada uma metodologia de filtragem de imagens de qualidade alinhada à densidade de biomassa acima do solo em grade do GEDI L4B, versão 2.1. Em comparação com o conjunto de dados GEDI L3 correspondente, este fornece mais métricas em grade em várias resoluções espaciais e em vários períodos temporais (anual e a duração total da missão).
Ele fornece métricas de medição do GEDI agregadas em grades raster em três resoluções espaciais: 1 km, 6 km e 12 km. Esse conjunto de dados usa o tamanho de pixel de 12 km com métricas de contagem.
Bandas
Tamanho do pixel
12.000 metros
Bandas
| Nome | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|
shots_count |
metros | O número de fotos. Para que um disparo seja contado nessa camada, os seguintes campos precisam ser válidos: longitude, latitude, elevação do modo mais baixo, data decimal e órbita. |
orbits_uniq |
metros | O número de órbitas exclusivas. |
tracks_uniq |
metros | O número de faixas exclusivas. Uma faixa é a combinação de órbita e feixe. |
shots_nni |
metros | O índice do vizinho mais próximo (Evans et al., 2023). |
Termos de Uso
Termos de Uso
Esse conjunto de dados está em domínio público e disponível sem restrições de uso e distribuição. Consulte a Política de dados e informações de ciências da Terra da NASA para mais informações.
Citações
Burns, P., Hakkenberg, C.R. & Goetz, S.J. Multi-resolution gridded maps of vegetation structure from GEDI. Sci Data 11, 881 (2024). doi:10.1038/s41597-024-03668-4
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Editor de código (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)