- 資料集開放期間
- 2021-01-01T00:00:00Z–2026-10-08T00:00:00Z
- 資料集產生者
- 美國地質調查局地球資源觀測與科學中心 NASA LP DAAC
- 行銷系列活動
- 8 天
- 標記
說明
MOD16A2 第 6.1 版蒸散/潛熱通量產品是 8 天合成產品,像素解析度為 500 公尺。MOD16 資料產品集合使用的演算法,是以 Penman-Monteith 方程式的邏輯為基礎,輸入資料包括每日氣象重新分析資料,以及 MODIS 遙測感應器資料產品,例如植被屬性動態、反照率和土地覆蓋。
兩個蒸散層 (ET 和 PET) 的像素值,是合成期間內所有八天的總和。兩個潛熱層 (LE 和 PLE) 的像素值是合成期間內所有八天的平均值。請注意,每年的最後 8 天期間是 5 或 6 天的複合期間,具體取決於年份。
填補值 32761 至 32767 的類別指派可能不準確。不包含在 EE 資產中。
第 6.1 版 Level-1B (L1B) 產品經過多項校正變更,包括:變更影響 Aqua 和 Terra MODIS 反射率波段的反應與掃描角度 (RVS) 方法、修正 Terra MODIS 紅外線 (IR) 波段的光學串擾,以及修正 2012 年至 2017 年期間的 Terra MODIS 正向查詢表 (LUT) 更新。L1B 反射太陽波段 (RSB) 已套用偏振校正。本產品使用氣候學 LAI/FPAR 做為作業 LAI/FPAR 的備份。
根據 MODIS 科學團隊,MOD16A2 6.1 產品不會有 2021 年之前的資料。MODIS 科學團隊建議使用填補缺口的 MOD16A2GF 6.1 產品,取得 2000 年至 2021 年的資料,以及 2022 年的資料 (如有)。他們建議這麼做,因為填補空缺的產品預期會提供更優異的產品品質,尤其是在常規產品效能可能因多雲或品質不佳的輸入觀測資料而受到負面影響的區域。當年的資料要到隔年初才會補齊 (例如 2023 年的資料應於 2024 年初提供)。因此,如果使用者需要 2023 年 (或未來「當前」年份) 的 MOD16A2GF 6.1 資料,建議使用 MOD16A2 6.1 產品,該產品是使用每日觀測資料生成,並以氣候觀測資料取代多雲或品質不佳的觀測資料。
說明文件
頻帶
波段
像素大小:500 公尺 (所有波段)
| 名稱 | 單位 | 最小值 | 最大值 | 縮放 | 像素大小 | 說明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ET |
公斤/平方公尺/8 天 | -32767 | 32700 | 0.1 | 500 公尺 | 總蒸散量 |
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LE |
焦耳/平方公尺/天 | -32767 | 32700 | 10000 | 500 公尺 | 平均潛熱通量 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PET |
公斤/平方公尺/8 天 | -32767 | 32700 | 0.1 | 500 公尺 | 潛在蒸散總量 |
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PLE |
焦耳/平方公尺/天 | -32767 | 32700 | 10000 | 500 公尺 | 平均潛在潛熱通量 |
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ET_QC |
500 公尺 | 蒸發散品質驗證標記 |
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圖片屬性
影像屬性
| 名稱 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
| num_tiles | INT | 用於拼接這張圖片的來源圖塊數量。 |
使用條款
使用條款
透過 LP DAAC 取得的 MODIS 資料和產品,可不受限制使用、販售或重新發布。
參考資料
如要瞭解如何引用 LP DAAC 資料集,請造訪 LP DAAC 的「Citing Our Data」頁面。
DOI
使用 Earth Engine 探索
程式碼編輯器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD16A2') .filter(ee.Filter.date('2022-01-01', '2022-05-01')); var evapotranspiration = dataset.select('ET'); var evapotranspirationVis = { min: 0, max: 300, palette: [ 'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201', '004c00', '011301' ], }; Map.setCenter(0, 0, 2); Map.addLayer(evapotranspiration, evapotranspirationVis, 'Evapotranspiration');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD16A2').filter( ee.Filter.date('2022-01-01', '2022-05-01') ) evapotranspiration = dataset.select('ET') evapotranspiration_vis = { 'min': 0, 'max': 300, 'palette': [ 'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201', '004c00', '011301', ], } m = geemap.Map() m.set_center(0, 0, 2) m.add_layer(evapotranspiration, evapotranspiration_vis, 'Evapotranspiration') m