ECOSTRESS Land Surface Temperature and Emissivity L2 Global 70 m V002

NASA/ECOSTRESS/L2T_LSTE/V2
Dataset-Verfügbarkeit
2018-07-09T00:00:00Z–2026-09-23T16:33:00Z
Ersteller des Datasets
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("NASA/ECOSTRESS/L2T_LSTE/V2")
Intervall
1 Tag
Tags
ecostress emissivity land lst plant-productivity temperature

Beschreibung

Das Dataset „ECOSTRESS Land Surface Temperature and Emissivity (ECO_L2T_LSTE) V002“ enthält Daten zur Bodentemperatur (Land Surface Temperature, LST), zum LST-Fehler, zu Qualitätskontrollkennzeichnungen, zur Breitbandemissivität, zur Wolkenmaske, zur Oberflächenhöhe, zur Wassermaske und zum Zenitwinkel des Blickfelds mit einer räumlichen Auflösung von 70 m. Dieses Produkt wird aus ECOSTRESS-Beobachtungen abgeleitet und ist unerlässlich, um die Energiebilanz der Oberfläche und den Wasserstress zu verstehen.

Dokumentation:

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 70 Meter (alle Bänder)

Name Einheiten Pixelgröße Beschreibung
LST K 70 Meter

Bodentemperatur

LST_err K 70 Meter

Fehler bei der Bodentemperatur

QC 70 Meter

Qualitätskontroll-Flags für LST und Emissivität

EmisWB 70 Meter

Emissionsgrad über einen breiten Frequenzbereich

cloud 70 Meter

Wolkenmaske

height m 70 Meter

Oberflächenhöhe der Beobachtung“

water 70 Meter

Wassermaske

view_zenith Grad 70 Meter

Aufnahme-Zenitwinkel

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

LP DAAC-Daten der NASA sind frei zugänglich. Wenn ein Autor diese Daten oder auf den Daten basierende Arbeiten veröffentlicht, wird er jedoch gebeten, die Datasets im Text der Publikation zu zitieren und eine Referenz in die Referenzliste aufzunehmen.

Zitationen

Quellenangaben:
  • Hook, Simon, et al. ECOSTRESS Land Surface Temperature and Emissivity L2 Global 70 m v002. NASA Land Processes Distributed Active Archive Center, 2023, doi:10.5067/ECOSTRESS/ECO_L2T_LSTE.002

DOIs

Die Earth Engine nutzen

Code-Editor (JavaScript)

var image_collection = ee.ImageCollection('NASA/ECOSTRESS/L2T_LSTE/V2')
                  .filter(ee.Filter.date('2025-03-01', '2025-05-01'));
Map.setCenter(-118.2437, 34.0522, 10);
var lst = image_collection.select('LST').mean();

var lstVis = {
  min: 285,
  max: 305,
  palette: ['blue', 'cyan', 'green', 'yellow', 'orange', 'red'],
};
Map.addLayer(lst, lstVis, 'LST');

var lstErr = image_collection.select('LST_err');
var lstErrVis = {
  min: 2.8399999141693115,
  max: 3.200000047683716,
  palette: ['green', 'yellow', 'red'],
};
Map.addLayer(lstErr, lstErrVis, 'LST_err');

var qc = image_collection.select('QC');
var qcVis = {
  min: 0,
  max: 2497,
  palette: ['black', 'purple', 'white'],
};
Map.addLayer(qc, qcVis, 'QC');

var emisWB = image_collection.select('EmisWB');
var emisWBVis = {
  min: 0.8859999775886536,
  max: 0.9459999799728394,
  palette: ['blue', 'cyan', 'green'],
};
Map.addLayer(emisWB, emisWBVis, 'EmisWB');

var cloud = image_collection.select('cloud');
var cloudVis = {
  min: 0,
  max: 1,
  palette: ['red', 'white'],
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Map.addLayer(cloud, cloudVis, 'cloud');

var height = image_collection.select('height');
var heightVis = {
  min: 46.57216262817383,
  max: 47.15089416503906,
  palette: ['brown', 'grey', 'white'],
};
Map.addLayer(height, heightVis, 'height');

var water = image_collection.select('water');
var waterVis = {
  min: 0,
  max: 1,
  palette: ['red', 'blue'],
};
Map.addLayer(water, waterVis, 'water');

var viewZenith = image_collection.select('view_zenith');
var viewZenithVis = {
  min: 27.346546173095703,
  max: 28.611562728881836,
  palette: ['yellow', 'orange', 'red'],
};
Map.addLayer(viewZenith, viewZenithVis, 'view_zenith');
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