MCD15A3H.061 MODIS Leaf Area Index/FPAR 4-Day Global 500m

Dataset-Verfügbarkeit

2002-07-04T00:00:00Z–2026-10-16T00:00:00Z

Ersteller des Datasets

NASA LP DAAC am USGS EROS Center

Earth Engine-Snippet

ee.ImageCollection("MODIS/061/MCD15A3H")

Cadence

4 Tage

Tags

fpar global lai modis nasa plant-productivity usgs vegetation

Innerhalb von 4 Tagen [4_day]

mcd15a3h

Beschreibung

Das Produkt MCD15A3H Version 6.1 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Level 4, Combined Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR) und Leaf Area Index (LAI) ist ein 4‑Tage-Composite-Dataset mit einer Pixelgröße von 500 Metern. Der Algorithmus wählt das beste Pixel aus allen Aufnahmen der beiden MODIS-Sensoren auf den NASA-Satelliten Terra und Aqua innerhalb des 4-Tage-Zeitraums aus.

Dokumente:

• Nutzerhandbuch

• Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD)

• Allgemeine Dokumentation

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 500 Meter (alle Bänder)

Name	Min.	Max.	Maßstab	Pixelgröße	Wellenlänge	Beschreibung
Fpar	0	100	0,01	500 Meter	400–700 nm	FPAR, der von den grünen Elementen eines Vegetationsdachs absorbiert wird
Lai	0	100	0,1	500 Meter	–	Einseitige grüne Blattfläche pro Einheit Bodenfläche in Laubbaumkronen; die Hälfte der gesamten Nadelfläche pro Einheit Bodenfläche in Nadelbaumkronen
FparLai_QC				500 Meter	–	Qualität für Lai und Fpar
Bitmaske für FparLai_QC Bit 0: MODLAND_QC-Bits 0: Gute Qualität (Hauptalgorithmus mit oder ohne Sättigung) 1: Andere Qualität (Backup-Algorithmus oder Füllwerte) Bit 1: Sensor 0: Terra 1: Aqua Bit 2: Defekter Detektor 0: Detektoren scheinbar in Ordnung für bis zu 50 % der Kanäle 1 und 2 1: Defekte Detektoren haben dazu geführt, dass mehr als 50 % der benachbarten Detektoren abgerufen wurden. Bits 3–4: Bewölkung 0: Keine nennenswerten Wolken vorhanden (klar) 1: Es waren erhebliche Wolken vorhanden 2: Pixel teilweise bewölkt 3: Bewölkung nicht definiert, „klar“ wird angenommen Bits 5–7: SCF_QC 0: Hauptmethode (RT) ohne Sättigung, bestmögliches Ergebnis 1: Hauptmethode (RT) mit Sättigung, gut und sehr nützlich 2: Hauptmethode (RT) aufgrund fehlerhafter Geometrie fehlgeschlagen, empirischer Algorithmus verwendet 3: Hauptmethode (RT) aufgrund anderer Probleme als Geometrie fehlgeschlagen, empirischer Algorithmus verwendet 4: Pixel wurde überhaupt nicht produziert, Wert konnte nicht abgerufen werden (mögliche Gründe: fehlerhafte L1B-Daten, unbrauchbare MOD09GA-Daten)
FparExtra_QC				500 Meter	–	Zusätzliche Detailqualität für LAI und FPAR
Bitmaske für FparExtra_QC Bits 0–1: Land-See-Durchlauf 0: LAND 1: SHORE 2: SÜSSWASSER 3: OCEAN Bit 2: Schnee/Eis 0: Kein Schnee/Eis erkannt 1: Schnee/Eis erkannt Bit 3: Aerosol 0: Keine oder geringe atmosphärische Aerosolwerte erkannt 1: Durchschnittliche oder hohe Aerosolwerte erkannt Bit 4: Zirruswolken 0: Keine Zirruswolken erkannt 1: Cirrus erkannt Bit 5: Interne Maske für Wolken 0: Keine Wolken 1: Wolken wurden erkannt Bit 6: Wolkenschatten 0: Kein Wolkenschatten erkannt 1: Wolkenschatten erkannt Bit 7: SCF-Biommaske 0: Biom außerhalb des Intervalls <1,4> 1: Biome im Intervall <1,4>
FparStdDev	0	100	0,01	500 Meter	–	Standardabweichung von Fpar
LaiStdDev	0	100	0,1	500 Meter	–	Standardabweichung für Lai

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Für MODIS-Daten und -Produkte, die über das LP DAAC erworben wurden, gelten keine Einschränkungen für die nachfolgende Verwendung, den Verkauf oder die Weitergabe.

Quellenangaben

Quellenangaben:

• Informationen zum Zitieren von LP DAAC-Datasets finden Sie auf der LP DAAC-Seite „Citing Our Data“.

DOIs

• https://doi.org/10.5067/MODIS/MCD15A3H.061

Die Earth Engine nutzen

Wichtig: Die Earth Engine ist eine Plattform für die wissenschaftliche Analyse und Visualisierung von Geo-Datasets im Petabyte-Bereich, sowohl für die Öffentlichkeit als auch für Unternehmen und Behörden. Die Earth Engine kann kostenlos für Forschungs-, Bildungs- und gemeinnützige Zwecke verwendet werden. Registrieren Sie sich für den Zugriff auf die Earth Engine, um loszulegen.

Code-Editor (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');

Python einrichten

Weitere Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

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

Open in Code Editor

MCD15A3H.061 MODIS Leaf Area Index/FPAR 4-Day Global 500m

Das Produkt MCD15A3H Version 6.1 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Level 4, Combined Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR) und Leaf Area Index (LAI) ist ein 4‑Tage-Composite-Dataset mit einer Pixelgröße von 500 Metern. Der Algorithmus wählt das beste verfügbare Pixel aus allen Aufnahmen beider MODIS-Sensoren aus…

MODIS/061/MCD15A3H, fpar,global,lai,modis,nasa,plant-productivity,usgs,vegetation

2002-07-04T00:00:00Z/2026-10-16T00:00:00Z

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Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

• https://doi.org/10.5067/MODIS/MCD15A3H.061
• https://doi.org/10.5067/MODIS/MCD15A3H.061