ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m V002

NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2
Dataset-Verfügbarkeit
2018-07-09T00:00:00Z–2025-04-10T00:00:00Z
Dataset-Anbieter
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2")
Intervall
1 Tag
Tags
albedo land ndvi plant-productivity
Ökostress

Beschreibung

Der Datensatz „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 Nebenprodukt, das für das Verständnis des Wasserbedarfs und des Stresses von Pflanzen unerlässlich ist, wird durch einen Datenfusionsprozess erstellt, bei dem Daten der Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) und Harmonized Landsat Sentinel (HLS) kombiniert werden. Die Zusammenführung 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 Emissivität generiert.

Dokumentation:

Bänder

Pixelgröße
70 Meter

Bänder

Name Pixelgröße Beschreibung
NDVI Meter

Normierter differenzierter Vegetationsindex (NDVI)

NDVI-UQ Meter

Unsicherheit des normierten differenzierten Vegetationsindex (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI).

albedo Meter

Albedo

albedo-UQ Meter

Albedo-Unsicherheit.

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 zu ihnen in die Referenzliste aufzunehmen.

Zitate

Zitate:
  • 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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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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