- 데이터 세트 제공
- 2002-07-04T00:00:00Z–2026-05-05T00:00:00Z
- 데이터 세트 출처
- USGS EROS 센터 NASA LP DAAC
- 주기
- 4일
- 태그
설명
MCD15A3H 버전 6.1 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 수준 4, 광합성 활성 방사선 (FPAR) 결합 비율, 엽면적 지수 (LAI) 제품은 500m 픽셀 크기의 4일 합성 데이터 세트입니다. 이 알고리즘은 4일 기간 내에 NASA의 Terra 및 Aqua 위성에 있는 두 MODIS 센서의 모든 획득에서 사용 가능한 최상의 픽셀을 선택합니다.
문서:
대역
대역
픽셀 크기: 500m (모든 대역)
| 이름 | 최소 | 고속 충전 | 배율 | 픽셀 크기 | Wavelength | 설명 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Fpar |
0 | 100 | 0.01 | 500m | 400~700nm | 식물 캐노피의 녹색 요소에 흡수된 FPAR |
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Lai |
0 | 100 | 0.1 | 500m | 없음 | 활엽수 캐노피의 단위 지면 면적당 한쪽 녹색 잎 면적, 침엽수 캐노피의 단위 지면 면적당 총 바늘 표면적의 절반 |
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FparLai_QC |
500m | 없음 | Lai 및 Fpar의 품질 |
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FparExtra_QC |
500m | 없음 | LAI 및 FPAR의 추가 세부정보 품질 |
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FparStdDev |
0 | 100 | 0.01 | 500m | 없음 | Fpar의 표준 편차 |
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LaiStdDev |
0 | 100 | 0.1 | 500m | 없음 | Lai의 표준 편차 |
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이용약관
이용약관
LP DAAC를 통해 획득한 MODIS 데이터 및 제품에는 후속 사용, 판매 또는 재배포에 제한이 없습니다.
인용
인용
LP DAAC 데이터 세트 인용에 관한 자세한 내용은 LP DAAC '데이터 인용' 페이지 를 참고하세요.
DOI
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코드 편집기 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD15A3H'); var defaultVisualization = dataset.first().select('Fpar'); var defaultVisualizationVis = { min: 0.0, max: 100.0, palette: ['e1e4b4', '999d60', '2ec409', '0a4b06'], }; Map.setCenter(6.746, 46.529, 6); Map.addLayer( defaultVisualization, defaultVisualizationVis, 'Default visualization');
import ee import geemap.core as geemap
Colab(Python)
dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD15A3H') default_visualization = dataset.first().select('Fpar') default_visualization_vis = { 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'palette': ['e1e4b4', '999d60', '2ec409', '0a4b06'], } m = geemap.Map() m.set_center(6.746, 46.529, 6) m.add_layer( default_visualization, default_visualization_vis, 'Default visualization' ) m