ECOSTRESS Land Surface Temperature and Emissivity L2 Global 70 m V002

NASA/ECOSTRESS/L2T_LSTE/V2
Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
2018-07-09T00:00:00Z–2026-03-30T18:08:23Z
Nhà sản xuất tập dữ liệu
Đoạn mã Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA/ECOSTRESS/L2T_LSTE/V2")
Nhịp độ bước chân
1 Ngày
Thẻ
ecostress
độ phát xạ
đất
lst
năng suất thực vật
nhiệt độ

Mô tả

Tập dữ liệu ECOSTRESS Land Surface Temperature and Emissivity (ECO_L2T_LSTE) V002 cung cấp dữ liệu về Nhiệt độ mặt đất (LST), lỗi LST, cờ Quản lý chất lượng, Độ phát xạ băng tần rộng, mặt nạ đám mây, chiều cao bề mặt, mặt nạ nước và góc thiên đỉnh quan sát ở độ phân giải không gian 70 m. Sản phẩm này được lấy từ các quan sát ECOSTRESS và rất cần thiết để hiểu được sự cân bằng năng lượng bề mặt và tình trạng thiếu nước.

LƯU Ý: Hiện tại, chỉ có các ô bao phủ khu vực đô thị Los Angeles được đưa vào Earth Engine. Chúng tôi dự định sẽ mở rộng phạm vi tiếp cận trong tương lai.

Tài liệu:

Băng tần

Băng tần

Kích thước pixel: 70 mét (tất cả các băng tần)

Tên Đơn vị Kích thước pixel Mô tả
LST nghìn 70 mét

Nhiệt độ mặt đất

LST_err nghìn 70 mét

Lỗi nhiệt độ mặt đất

QC 70 mét

Cờ kiểm soát chất lượng cho LST và độ phát xạ

EmisWB 70 mét

Độ phát xạ băng tần rộng

cloud 70 mét

Mặt nạ đám mây

height m 70 mét

Độ cao bề mặt của quan sát"

water 70 mét

Mặt nạ nước

view_zenith deg 70 mét

Góc thiên đỉnh quan sát

Điều khoản sử dụng

Điều khoản sử dụng

Dữ liệu LP DAAC NASA có thể truy cập miễn phí; tuy nhiên, khi một tác giả xuất bản dữ liệu này hoặc các tác phẩm dựa trên dữ liệu, tác giả phải trích dẫn các tập dữ liệu trong văn bản của ấn phẩm và đưa vào danh sách tham khảo.

Trích dẫn

Trích dẫn:
  • 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

DOI

Khám phá bằng Earth Engine

Trình soạn thảo mã (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'],
};
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');
Mở trong Trình soạn thảo mã