ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m V002

NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2
Доступность наборов данных
2018-07-09T00:00:00Z–2026-10-06T00:00:00Z
Поставщик набора данных
Фрагмент кода Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2")
Периодичность
1 день
Теги
albedo ecostress land ndvi plant-productivity

Описание

Набор данных ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo (ECO_L2T_STARS) V002 содержит данные о нормализованном относительном индексе растительности (NDVI) и альбедо с пространственным разрешением 70 м. Этот дополнительный продукт, необходимый для понимания потребностей растений в воде и их стресса, создается с помощью процесса объединения данных, который сочетает данные радиометра VIIRS и спутников Landsat и Sentinel (HLS). Объединение выполняется с помощью алгоритма STARS, методологии байесовских временных рядов, чтобы сопоставить данные с дневными пролетами ECOSTRESS. Этот продукт создается только для соответствующих фрагментов температуры поверхности Земли и излучательной способности ECOSTRESS.

Документация

Диапазоны частот

Диапазоны частот

Размер пикселя: 70 метров (все диапазоны)

Название Размер пикселя Описание
NDVI 70 метров

Нормализованный относительный индекс растительности (NDVI)

NDVI-UQ 70 метров

Погрешность нормализованного относительного индекса растительности (NDVI).

albedo 70 метров

Альбедо

albedo-UQ 70 метров

Погрешность альбедо.

Условия использования

Условия использования

Данные LP DAAC NASA находятся в свободном доступе. Однако если автор публикует эти данные или работы на их основе, он должен указать наборы данных в тексте публикации и включить ссылку на них в список литературы.

Библиографические ссылки

Источники:
  • Хук, Саймон и др. ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m v002. NASA Land Processes Distributed Active Archive Center, 2023, doi:10.5067/ECOSTRESS/ECO_L2T_STARS.002

DOI

Исследуйте данные с помощью Earth Engine

Редактор кода (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2')
                  .filter(ee.Filter.date('2025-03-01', '2025-05-01'));
var NDVI = dataset.select('NDVI').mean();

var vis = {
  min: -1.0,
  max: 1.0,
  palette: ['00008B', 'A9A9A9', 'CD853F', 'FFFF00', '90EE90', '006400'],
};

Map.setCenter(-77.1056, 38.8904, 10);
Map.addLayer(NDVI, vis, 'NDVI');
Открыть в редакторе кода