- डेटासेट की उपलब्धता
- 2019-04-17T00:00:00Z–2023-03-16T00:00:00Z
- डेटासेट उपलब्ध कराने वाली कंपनी
- Rasterization: Google and USFS Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology (LARSE) Gridded GEDI Vegetation Structure Metrics and Biomass Density
- टैग
ब्यौरा
इस डेटासेट में, दुनिया भर के लिए उपलब्ध, विश्लेषण के लिए तैयार, और अलग-अलग रिज़ॉल्यूशन वाली, ग्रिड में बांटी गई वनस्पति की संरचना से जुड़ी मेट्रिक शामिल हैं. ये मेट्रिक, नासा के ग्लोबल इकोसिस्टम डाइनैमिक्स इन्वेस्टिगेशन (GEDI) के लेवल 2 और 4A प्रॉडक्ट से ली गई हैं. ये प्रॉडक्ट, 25 मीटर के डायमीटर वाले लिडार फ़ुटप्रिंट से जुड़े हैं. इस डेटासेट में, दुनिया भर के वनस्पति क्षेत्र की पूरी जानकारी मिलती है. इसमें पूरी वर्टिकल प्रोफ़ाइल शामिल होती है. यह सिर्फ़ GEDI लिडार पर आधारित है और इसकी पुष्टि स्वतंत्र डेटा से की गई है.
अंतरराष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन (आईएसएस) पर लगे GEDI सेंसर में आठ लेज़र बीम होते हैं. ये बीम, पृथ्वी की सतह पर 60 मीटर की दूरी पर एक-दूसरे के साथ-साथ और 600 मीटर की दूरी पर एक-दूसरे के लंबवत होते हैं. इनका इस्तेमाल, ज़मीन की ऊंचाई और वनस्पति की संरचना को मापने के लिए किया जाता है. यह काम, लगभग 52 डिग्री उत्तर और दक्षिण अक्षांश के बीच किया जाता है. GEDI ने 17 अप्रैल, 2019 से 16 मार्च, 2023 के बीच, 11 और 7.7 अरब क्वालिटी वाले वेवफ़ॉर्म हासिल किए. ये वेवफ़ॉर्म, ज़मीन की ऊंचाई और वनस्पति की संरचना को मापने के लिए सही हैं.
L2 और L4A की कई स्टैंडर्ड शॉट मेट्रिक के अलावा, कई अन्य मेट्रिक भी निकाली गई हैं. ये मेट्रिक, खास तौर पर पृथ्वी के सिस्टम मॉडल में कार्बन और पानी के साइकलिंग प्रोसेस के ऐप्लिकेशन के लिए मददगार हो सकती हैं. साथ ही, ये मेट्रिक वन मैनेजमेंट, जैव विविधता मॉडलिंग, और हैबिटैट असेसमेंट के लिए भी मददगार हो सकती हैं. इनमें कैनोपी की ऊंचाई, कैनोपी कवर, प्लांट एरिया इंडेक्स, पत्तियों की ऊंचाई में अंतर, और पांच मीटर के स्ट्रेटा पर प्लांट एरिया वॉल्यूम डेंसिटी जैसे वैरिएबल शामिल हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, ग्रिड वाली GEDI की वनस्पति संरचना की मेट्रिक और बायोमास डेंसिटी देखें.
हर GEDI शॉट मेट्रिक के लिए आठ आंकड़े शामिल किए जाते हैं: औसत, बूटस्ट्रैप्ड औसत की स्टैंडर्ड गड़बड़ी, मीडियन, स्टैंडर्ड डेविएशन, इंटरक्वार्टाइल रेंज, 95वां पर्सेंटाइल, शैनन का डाइवर्सिटी इंडेक्स, और शॉट की संख्या. क्वालिटी शॉट फ़िल्टर करने के लिए, GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2.1 के मुताबिक तरीके का इस्तेमाल किया गया था. इस डेटासेट में, GEDI L3 के संबंधित डेटासेट की तुलना में, ग्रिड वाली अतिरिक्त मेट्रिक शामिल हैं. ये मेट्रिक, अलग-अलग स्थानिक रिज़ॉल्यूशन और कई समयावधियों (सालाना और मिशन की पूरी अवधि) के लिए उपलब्ध हैं.
इस डेटासेट में, GEDI शॉट मेट्रिक को तीन स्पेशल रिज़ॉल्यूशन पर रास्टर ग्रिड में इकट्ठा किया गया है: 1 कि॰मी॰, 6 कि॰मी॰, और 12 कि॰मी॰. इस डेटासेट में 12 कि॰मी॰ के पिक्सल साइज़ का इस्तेमाल किया गया है.
बैंड
पिक्सल का साइज़
12,000 मीटर
बैंड
| नाम | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|
mean |
मीटर | किसी पिक्सल में GEDI शॉट की मीट्रिक वैल्यू का औसत |
meanbse |
मीटर | बूटस्ट्रैप रीसैंपलिंग का इस्तेमाल करके, औसत की स्टैंडर्ड गड़बड़ी का हिसाब लगाया जाता है. बूटस्ट्रैप के 100 सैंपल बनाए गए थे. हर सैंपल में 70% शॉट शामिल थे. इन्हें बिना किसी क्रम के चुना गया था. स्टैंडर्ड एरर का हिसाब लगाने के लिए, बूटस्ट्रैप्ड सैंपल के औसत का इस्तेमाल किया गया था. (इसकी गिनती सिर्फ़ तब की जाती है, जब ग्रिड सेल में कम से कम 10 GEDI शॉट मौजूद हों.) |
median |
मीटर | किसी पिक्सल में GEDI शॉट मेट्रिक की वैल्यू का मीडियन (50वां पर्सेंटाइल). |
sd |
मीटर | किसी पिक्सल में GEDI शॉट मेट्रिक की वैल्यू का स्टैंडर्ड डेविएशन. |
iqr |
मीटर | किसी पिक्सल में GEDI शॉट मेट्रिक की वैल्यू की इंटरक्वार्टाइल रेंज (75वें पर्सेंटाइल में से 25वां पर्सेंटाइल घटाकर). |
p95 |
मीटर | किसी पिक्सल में GEDI शॉट मेट्रिक की वैल्यू का 95वां पर्सेंटाइल. |
shan |
मीटर | किसी पिक्सल में GEDI शॉट मेट्रिक वैल्यू का शैनन डाइवर्सिटी इंडेक्स (H). इसकी गणना इस तरह की जाती है:-1(sum(plog(p))) जहां p, हर बिन के हिसाब से GEDI शॉट वैल्यू का अनुपात है. |
countf |
मीटर | किसी पिक्सल में GEDI शॉट की मीट्रिक वैल्यू की संख्या. 30 मीटर के सब-ग्रिड का इस्तेमाल, हर 30 मीटर के सब-ग्रिड सेल में समय के हिसाब से पहले GEDI शॉट को चुनने के लिए किया गया था. |
उपयोग की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
यह डेटासेट सार्वजनिक डोमेन में है. इसका इस्तेमाल और डिस्ट्रिब्यूशन बिना किसी पाबंदी के किया जा सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, NASA की पृथ्वी विज्ञान से जुड़े डेटा और जानकारी की नीति देखें.
उद्धरण
बर्न्स, पी., हैकनबर्ग, सी॰आर॰ और गोट्ज़, एस॰जे॰. GEDI से मिले डेटा के आधार पर, वनस्पति की संरचना के मल्टी-रिज़ॉल्यूशन ग्रिड वाले मैप. Sci Data 11, 881 (2024). doi:10.1038/s41597-024-03668-4
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कोड एडिटर (JavaScript)
var palettes = require('users/gena/packages:palettes'); // GEDI image collections at different spatial resolutions var ic_1k = ee.ImageCollection('LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/1KM') var ic_6k = ee.ImageCollection('LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/6KM') var ic_12k = ee.ImageCollection('LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM') // 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_1k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/COUNTS/V1/1KM/gediv002_counts_va_20190417_20230316') // Number of GEDI laser shots (i.e. footprints) per 1km pixel Map.addLayer( i_counts_1k_19to23.select('shots_count'), {min: 0, max: 200, palette: palettes.matplotlib.magma[7]}, 'Shot count per 1km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Number of ISS orbits (with valid GEDI shots) per 1km pixel Map.addLayer( i_counts_1k_19to23.select('orbits_uniq'), {min: 0, max: 10, palette: palettes.matplotlib.plasma[7]}, 'Unique orbits per 1km 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_1k_19to23.select('shots_nni'), {min: 0.5, max: 1.5, palette: palettes.colorbrewer.RdBu[7]}, 'Shot nearest neighbor index per 1km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // View several GEDI vegetation structure metrics at 1km 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_1k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/1KM/gediv002_rh-98-a0_vf_20190417_20230316') // display the median value of GEDI RH98 measurements per 1km pixel, masking out // values less than 3 consider using a threshold of 10 shots per 1km pixel. More // shots generally yield more accurate estimates of the aggregation statistics // (different bands) var i_rh98_1k_19to23_med = i_rh98_1k_19to23.select('median') var rh98_pal = palettes.crameri.bamako[10].reverse() Map.addLayer( i_rh98_1k_19to23_med.updateMask(i_rh98_1k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_1k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 1km pixel, 2019 to 2023', 1, opac) // Standard deviation of RH98 per 1km pixel. Captures variability of GEDI // measurements and vegetation heterogeneity Map.addLayer( i_rh98_1k_19to23.select('sd').updateMask(i_rh98_1k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_1k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 2, max: 20, palette: palettes.cmocean.Curl[7]}, 'SD of RH98 per 1km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Foliage height diversity of the 1m vertical Plant Area Index (PAI) profile var i_fhd_1k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/1KM/gediv002_fhd-pai-1m-a0_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_fhd_1k_19to23.select('median').updateMask(i_rh98_1k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_1k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 1.2, max: 3.2, palette: palettes.matplotlib.viridis[7].reverse()}, 'Median FHD per 1km 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/V1/1KM/gediv002_pavd-max-h_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_pavdmaxh_19to23.select('mean').updateMask(i_rh98_1k_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)