- Khả năng cung cấp tập dữ liệu
- 2019-04-17T00:00:00Z–2023-03-16T00:00:00Z
- Nhà cung cấp tập dữ liệu
- Tạo ảnh raster: Google và Phòng thí nghiệm Ứng dụng Viễn thám trong Sinh thái học (LARSE) của USFS Số liệu về cấu trúc thực vật và mật độ sinh khối theo lưới của GEDI
- Thẻ
Mô tả
Tập dữ liệu này bao gồm các chỉ số về cấu trúc thảm thực vật dạng lưới, đa độ phân giải, sẵn sàng phân tích, gần như trên toàn cầu, được lấy từ các sản phẩm Cấp 2 và 4A của Dự án điều tra động lực học hệ sinh thái toàn cầu (GEDI) của NASA, liên kết với các dấu vết lidar có đường kính 25 m. Tập dữ liệu này cung cấp thông tin toàn diện về cấu trúc thảm thực vật gần như trên toàn cầu, bao gồm toàn bộ hồ sơ dọc, chỉ dựa trên lidar GEDI và được xác thực bằng dữ liệu độc lập.
Cảm biến GEDI, được lắp đặt trên Trạm Vũ trụ Quốc tế (ISS), sử dụng 8 chùm tia laser cách nhau 60 m theo hướng dọc và 600 m theo hướng ngang trên bề mặt Trái Đất để đo độ cao của mặt đất và cấu trúc thực vật trong khoảng từ 52 độ vĩ Bắc đến 52 độ vĩ Nam. Từ ngày 17 tháng 4 năm 2019 đến ngày 16 tháng 3 năm 2023, GEDI đã thu thập được 11 và 7,7 tỷ dạng sóng chất lượng cao, phù hợp để đo độ cao của mặt đất và cấu trúc thực vật.
Ngoài nhiều chỉ số tiêu chuẩn về ảnh chụp L2 và L4A, một số chỉ số bổ sung đã được rút ra và có thể đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng trong quy trình tuần hoàn nước và carbon trong các mô hình hệ thống trái đất, cũng như quản lý rừng, mô hình hoá đa dạng sinh học và đánh giá môi trường sống. Các biến số bao gồm chiều cao tán cây, độ che phủ tán cây, chỉ số diện tích thực vật, sự đa dạng về chiều cao tán lá và mật độ thể tích diện tích thực vật ở các tầng 5 m. Hãy tham khảo Gridded GEDI Vegetation Structure Metrics and Biomass Density (Chỉ số cấu trúc thực vật GEDI dạng lưới và mật độ sinh khối) để biết thêm thông tin.
Có 8 số liệu thống kê cho mỗi chỉ số về ảnh chụp GEDI: giá trị trung bình, sai số chuẩn trung bình được khởi động lại, trung vị, độ lệch chuẩn, khoảng tứ phân vị, phân vị thứ 95, chỉ số đa dạng của Shannon và số lượng ảnh chụp. Chúng tôi đã sử dụng phương pháp lọc ảnh chất lượng phù hợp với Mật độ sinh khối trên mặt đất dạng lưới L4B của GEDI, phiên bản 2.1. So với tập dữ liệu GEDI L3 tương ứng, tập dữ liệu này cung cấp các chỉ số dạng lưới bổ sung ở nhiều độ phân giải không gian và trong nhiều khoảng thời gian (hàng năm và toàn bộ thời gian thực hiện nhiệm vụ).
Tập dữ liệu này cung cấp các chỉ số về ảnh chụp GEDI được tổng hợp thành lưới raster ở 3 độ phân giải không gian: 1 km, 6 km và 12 km. Tập dữ liệu này sử dụng kích thước pixel là 12 km với các chỉ số về số lượng.
Băng tần
Kích thước pixel
12.000 mét
Băng tần
| Tên | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|
shots_count |
mét | Số lượng bức ảnh. Để một bức ảnh được tính vào lớp này, các trường sau phải hợp lệ: kinh độ, vĩ độ, độ cao của chế độ thấp nhất, ngày ở dạng số thập phân và quỹ đạo. |
orbits_uniq |
mét | Số lượng quỹ đạo riêng biệt. |
tracks_uniq |
mét | Số lượng bản nhạc riêng biệt. Đường truyền là sự kết hợp giữa quỹ đạo và chùm tia. |
shots_nni |
mét | Chỉ số lân cận gần nhất (Evans và cộng sự, 2023). |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Tập dữ liệu này thuộc phạm vi công cộng và có thể sử dụng mà không bị hạn chế về việc sử dụng và phân phối. Hãy xem Chính sách về dữ liệu và thông tin khoa học trái đất của NASA để biết thêm thông tin.
Trích dẫn
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
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (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)