ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m V002

НАСА/ЭКОСТРЕСС/L2T_STARS/V2
Доступность набора данных
2018-07-09T00:00:00Z–2025-04-10T00:00:00Z
Поставщик наборов данных
Фрагмент Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2")
Каденция
1 день
Теги
альбедо земли ndvi продуктивность растений экостресс

Описание

Вспомогательный набор данных ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI и альбедо (ECO_L2T_STARS) V002 содержит данные по нормализованному разностному индексу вегетации (NDVI) и альбедо с пространственным разрешением 70 м. Этот вспомогательный продукт, необходимый для понимания потребности растений в воде и стресса, создается путем слияния данных, объединяющих данные Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) и Harmonized Landsat Sentinel (HLS). Слияние выполняется с использованием алгоритма STARS, байесовского метода временных рядов, для согласования данных с дневными эстакадами ECOSTRESS. Этот продукт генерируется только для соответствующих тайлов температуры и излучательной способности поверхности земли ECOSTRESS.

Документация:

Группы

Размер пикселя
70 метров

Группы

Имя Размер пикселя Описание
NDVI метров

Нормализованный индекс разности растительности (NDVI)

NDVI-UQ метров

Неопределенность нормализованного разностного индекса растительности (NDVI).

albedo метров

Альбедо

albedo-UQ метров

Неопределенность альбедо.

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

Данные LP DAAC NASA находятся в свободном доступе; однако, когда автор публикует эти данные или работы, основанные на этих данных, он должен ссылаться на наборы данных в тексте публикации и включать ссылку на них в список литературы.

Цитаты

Цитаты:
  • Хук, Саймон и др. ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI и Albedo L2 Global 70 м v002. Распределённый активный архив NASA Land Processes, 2023, doi: 10.5067/ECOSTRESS/ECO_L2T_STARS.002

DOI

Исследуйте с 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