ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m V002

NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2
Dataset-Verfügbarkeit
2018-07-09T00:00:00Z–2026-10-07T00:00:00Z
Ersteller des Datasets
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2")
Intervall
1 Tag
Tags
albedo ecostress land ndvi plant-productivity

Beschreibung

Das Dataset „ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo (ECO_L2T_STARS) V002“ enthält Daten zum Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) und zur Albedo mit einer räumlichen Auflösung von 70 m. Dieses Zusatzprodukt ist für das Verständnis des Wasserbedarfs und des Stresses von Pflanzen unerlässlich. Es wird durch einen Datenfusionsprozess erstellt, bei dem Daten der Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) und von Harmonized Landsat Sentinel (HLS) kombiniert werden. Die Fusion erfolgt mit dem STARS-Algorithmus, einer bayesschen Zeitreihenmethode, um die Daten mit den ECOSTRESS-Überflügen am Tag abzugleichen. Dieses Produkt wird nur für entsprechende ECOSTRESS-Kacheln für Landoberflächentemperatur und Emissionsgrad generiert.

Dokumente:

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 70 Meter (alle Bänder)

Name Pixelgröße Beschreibung
NDVI 70 Meter

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

NDVI-UQ 70 Meter

Unsicherheit des Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).

albedo 70 Meter

Albedo

albedo-UQ 70 Meter

Albedo-Unsicherheit.

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Die LP DAAC NASA-Daten sind frei zugänglich. Wenn ein Autor diese Daten oder auf den Daten basierende Werke veröffentlicht, wird er jedoch gebeten, die Datasets im Text der Veröffentlichung zu zitieren und sie in der Referenzliste aufzuführen.

Zitationen

Quellenangaben:
  • Hook, Simon, et al. 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

DOIs

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Code-Editor (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');
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