NASA-USDA Enhanced SMAP Global Soil Moisture Data [deprecated]

NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture
ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
ডেটাসেট প্রযোজক
আর্থ ইঞ্জিন স্নিপেট
ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture")
ক্যাডেন্স
৩ দিন
ট্যাগ
ভূ-ভৌত
এইচএসএল
নাসা
স্ম্যাপ
মাটি
মাটির আর্দ্রতা
ইউএসডিএ

বর্ণনা

নাসা-ইউএসডিএ এনহ্যান্সড এসএমএপি গ্লোবাল সয়েল ময়েশ্চার ডেটা বিশ্বজুড়ে ১০-কিমি স্থানিক রেজোলিউশনে মাটির আর্দ্রতার তথ্য সরবরাহ করে। এই ডেটাসেটে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: ভূপৃষ্ঠ ও ভূগর্ভস্থ মাটির আর্দ্রতা (মিমি), মাটির আর্দ্রতা প্রোফাইল (%), ভূপৃষ্ঠ ও ভূগর্ভস্থ মাটির আর্দ্রতার ব্যতিক্রম (-)।

১-ডি এনসেম্বল ক্যালম্যান ফিল্টার (EnKF) ডেটা অ্যাসিমিলেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে স্যাটেলাইট থেকে প্রাপ্ত সয়েল ময়েসচার অ্যাক্টিভ প্যাসিভ (SMAP) লেভেল ৩ মৃত্তিকা আর্দ্রতার পর্যবেক্ষণগুলোকে একটি পরিবর্তিত দ্বি-স্তরীয় পামার মডেলে একীভূত করার মাধ্যমে ডেটাসেটটি তৈরি করা হয়েছে। নির্দিষ্ট দিনের ক্লাইমেটোলজি থেকে মৃত্তিকা আর্দ্রতার অ্যানোমালি গণনা করা হয়েছিল। SMAP স্যাটেলাইট পর্যবেক্ষণের সম্পূর্ণ ডেটা রেকর্ড এবং ৩১-দিন-কেন্দ্রিক মুভিং-উইন্ডো পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে ক্লাইমেটোলজিটি অনুমান করা হয়েছিল। SMAP মৃত্তিকা আর্দ্রতার পর্যবেক্ষণগুলোর অ্যাসিমিলেশন মডেল-ভিত্তিক মৃত্তিকা আর্দ্রতার পূর্বাভাস উন্নত করতে সাহায্য করে, বিশেষ করে বিশ্বের সেইসব দুর্বলভাবে যন্ত্রসজ্জিত এলাকাগুলোতে যেখানে ভালো মানের বৃষ্টিপাতের ডেটার অভাব রয়েছে।

এই ডেটাসেটটি নাসার গডার্ড স্পেস ফ্লাইট সেন্টারের হাইড্রোলজিক্যাল সায়েন্স ল্যাবরেটরি, ইউএসডিএ ফরেন এগ্রিকালচারাল সার্ভিসেস এবং ইউএসডিএ হাইড্রোলজি অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং ল্যাবের সহযোগিতায় তৈরি করেছে।

ব্যান্ড

ব্যান্ড

পিক্সেল সাইজ: ১০০০০ মিটার (সকল ব্যান্ড)

নাম ইউনিট মিনিট ম্যাক্স পিক্সেল আকার বর্ণনা
ssm মিমি ০* ২৫.৩৯* ১০০০০ মিটার

ভূপৃষ্ঠের মাটির আর্দ্রতা

susm মিমি ০* ২৭৪.৬* ১০০০০ মিটার

ভূগর্ভস্থ মাটির আর্দ্রতা

smp ভগ্নাংশ ০* ১* ১০০০০ মিটার

মাটির আর্দ্রতা প্রোফাইল

ssma মাত্রাহীন -৪* ৪* ১০০০০ মিটার

ভূপৃষ্ঠের মাটির আর্দ্রতার অসঙ্গতি

susma মাত্রাহীন -৪* ৪* ১০০০০ মিটার

ভূগর্ভস্থ মাটির আর্দ্রতার অসঙ্গতি

* আনুমানিক সর্বনিম্ন বা সর্বোচ্চ মান

ব্যবহারের শর্তাবলী

ব্যবহারের শর্তাবলী

এই ডেটাসেটটি পাবলিক ডোমেইনের অন্তর্ভুক্ত এবং এর ব্যবহার ও বিতরণে কোনো বিধিনিষেধ নেই। অতিরিক্ত তথ্যের জন্য নাসার ভূ-বিজ্ঞান ডেটা ও তথ্য নীতি দেখুন।

উদ্ধৃতি

উদ্ধৃতি:

  • সাজিব, এন., জেডি বোল্টেন, এবং আইই ম্লাদেনোভা। ২০২১। অস্ট্রেলিয়া এবং ক্যালিফোর্নিয়ার উপর অগ্নিকাণ্ডের সংবেদনশীলতা এবং সম্ভাব্য প্রভাব মূল্যায়নের জন্য নাসার মৃত্তিকা আর্দ্রতা সক্রিয়-নিষ্ক্রিয় পদ্ধতির ব্যবহার। আইইইই জার্নাল অফ সিলেক্টেড টপিকস ইন অ্যাপ্লায়েড আর্থ অবজারভেশনস অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং , ১৫: ৭৭৯-৭৮৭। doi:10.1109/jstars.2021.3136756

    ম্লাদেনোভা, আইই, বোল্টেন, জেডি, ক্রো, ডব্লিউ., সাজিব, এন. এবং রেনল্ডস, সি., ২০২০। একটি বৈশ্বিক মৃত্তিকা জল ভারসাম্য মডেলে SMAP মৃত্তিকা আর্দ্রতা পুনরুদ্ধারের আত্তীকরণের মাধ্যমে কৃষি খরা পর্যবেক্ষণ। ফ্রন্ট. বিগ ডেটা , 3(10)। doi:10.3389/fdata.2020.00010

  • সাজিব, এন., জেডি বোল্টেন, এবং আইই ম্লাদেনোভা। ২০২১। অস্ট্রেলিয়া এবং ক্যালিফোর্নিয়ার উপর অগ্নিকাণ্ডের সংবেদনশীলতা এবং সম্ভাব্য প্রভাব মূল্যায়নের জন্য নাসার মৃত্তিকা আর্দ্রতা সক্রিয়-নিষ্ক্রিয় পদ্ধতির ব্যবহার। আইইইই জার্নাল অফ সিলেক্টেড টপিকস ইন অ্যাপ্লায়েড আর্থ অবজারভেশনস অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং , ১৫: ৭৭৯-৭৮৭। doi:10.1109/jstars.2021.3136756

  • ম্লাদেনোভা, আইই, বোল্টেন, জেডি, ক্রো, ডব্লিউটি, সাজিব, এন., কোশ, এমএইচ, টাকার, সিজে এবং রেনল্ডস, সি., ২০১৯। বৈশ্বিক কৃষি খরা পর্যবেক্ষণের জন্য SMAP-এর কার্যক্ষম প্রয়োগের মূল্যায়ন। IEEE জার্নাল অফ সিলেক্টেড টপিকস ইন অ্যাপ্লায়েড আর্থ অবজারভেশনস অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং , 12(9): 3387-3397। doi:10.1109/JSTARS.2019.2923555

  • সাজিব, এন., ম্লাদেনোভা, আই., ও বোল্টেন, জে. (২০২০)। ভূ-পর্যবেক্ষণ উপাত্ত ব্যবহার করে আফ্রিকার কৃষিক্ষেত্রে ইএনএসও-র প্রভাব নিরূপণ। ফ্রন্টিয়ার্স ইন সাসটেইনেবল ফুড সিস্টেমস , ৪, ১৮৮। doi:10.3389/fsufs.2020.509914 গুগল স্কলার

  • সাজিব, এন., ম্লাদেনোভা, আই. এবং বোল্টেন, জে., 2018। বৈশ্বিক মৃত্তিকা আর্দ্রতা উপাত্ত ব্যবহার করে খরা মূল্যায়নের জন্য গুগল আর্থ ইঞ্জিনের ব্যবহার। রিমোট সেন্সিং , 10(8): 1265। doi:10.3390/rs10081265

  • বোল্টেন, জে., ডব্লিউ টি ক্রো, এক্স. ঝান, টি জে জ্যাকসন, এবং সি এ রেনল্ডস (2010)। কার্যকরী কৃষি খরা পর্যবেক্ষণের জন্য দূরসংবেদী মৃত্তিকা আর্দ্রতা পুনরুদ্ধারের উপযোগিতা মূল্যায়ন, আইইইই ট্রানজ্যাকশনস অন জিওসায়েন্স অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং , 3(1): 57-66। doi:10.1109/JSTARS.2009.2037163 গুগল স্কলার

  • বোল্টেন, জে., এবং ডব্লিউটি ক্রো (২০১২)। দূরসংবেদী ভূপৃষ্ঠের মাটির আর্দ্রতা ব্যবহার করে প্রায়-বৈশ্বিক উদ্ভিদের অবস্থার উন্নততর পূর্বাভাস, জিওফিজিক্যাল রিসার্চ লেটারস , ৩৯: (L19406)। [doi:10.1029/2012GL053470][https://doi.org/10.1029/2012GL053470) গুগল স্কলার

  • এনতেখাবি, ডি, এনজোকু, ইজি, ও'নিল, পিই, কেলগ, কেএইচ, ক্রো, ডব্লিউটি, এডেলস্টাইন, ডব্লিউএন, এনটিন, জেকে, গুডম্যান, এসডি, জ্যাকসন, টিজে, জনসন, জে, কিম্বল, জে, পাইপমিয়ার, জেআর, কস্টার, আরডি, মার্টিন, এন, ম্যাকডোনাল্ড, কেসি, মোগাদ্দাম, এম, মোরান, এস, রাইখলে, আর, শি, জেসি, স্পেন্সার, এমডব্লিউ, থারম্যান, এসডব্লিউ, সাং, এল এবং ভ্যান জাইল, জে (2010)। সয়েল ময়েশ্চার অ্যাক্টিভ প্যাসিভ (SMAP) মিশন, প্রসিডিংস অফ দ্য IEEE , 98(5): 704-716। doi:10.1109/JPROC.2010.2043918

  • আইই ম্লাদেনোভা, জেডি বোল্টেন, ডব্লিউটি ক্রো, এমসি অ্যান্ডারসন, সিআর হেইন, ডিএম জনসন, আর. মুলার (2017)। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ভুট্টা এবং সয়াবিনের ফলন অনুমানের জন্য মাটির আর্দ্রতা, বাষ্পীভবন চাপ এবং উদ্ভিজ্জ সূচকগুলির আন্তঃতুলনা, আইইইই জার্নাল অফ সিলেক্টেড টপিকস ইন অ্যাপ্লায়েড আর্থ অবজারভেশনস অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং , 10(4): 1328-1343। doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338

  • ও'নীল, পিই, এস. চ্যান, ইজি এনজোকু, টি. জ্যাকসন, এবং আর. বিন্ডলিশ (২০১৬)। এসএমএপি এল৩ রেডিওমিটার গ্লোবাল ডেইলি ৩৬ কিমি ইজ-গ্রিড সয়েল ময়েশ্চার, সংস্করণ ৪। বোল্ডার, কলোরাডো, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র। নাসা ন্যাশনাল স্নো অ্যান্ড আইস ডেটা সেন্টার ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যাক্টিভ আর্কাইভ সেন্টার। doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB

DOI

আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট) 

var dataset = ee.ImageCollection('NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture')
                  .filter(ee.Filter.date('2017-04-01', '2017-04-30'));
var soilMoisture = dataset.select('ssm');
var soilMoistureVis = {
  min: 0.0,
  max: 28.0,
  palette: ['0300ff', '418504', 'efff07', 'efff07', 'ff0303'],
};
Map.setCenter(-6.746, 46.529, 2);
Map.addLayer(soilMoisture, soilMoistureVis, 'Soil Moisture');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহারের তথ্যের জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পেজটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

কোলাব (পাইথন) 

dataset = ee.ImageCollection('NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture').filter(
    ee.Filter.date('2017-04-01', '2017-04-30')
)

soil_moisture = dataset.select('ssm')

soil_moisture_vis = {
    'min': 0.0,
    'max': 28.0,
    'palette': ['0300ff', '418504', 'efff07', 'efff07', 'ff0303'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(-6.746, 46.529, 2)
m.add_layer(soil_moisture, soil_moisture_vis, 'Soil Moisture')
m
কোড এডিটরে খুলুন
নাসা-ইউএসডিএ এনহ্যান্সড এসএমএপি গ্লোবাল সয়েল ময়েশ্চার ডেটা বিশ্বজুড়ে ১০-কিমি স্থানিক রেজোলিউশনে মাটির আর্দ্রতার তথ্য সরবরাহ করে। এই ডেটাসেটে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: ভূপৃষ্ঠ ও ভূগর্ভস্থ মাটির আর্দ্রতা (মিমি), মাটির আর্দ্রতা প্রোফাইল (%), ভূপৃষ্ঠ ও ভূগর্ভস্থ মাটির আর্দ্রতার ব্যতিক্রম (-)। এই ডেটাসেটটি স্যাটেলাইট থেকে প্রাপ্ত সয়েল ময়েশ্চার অ্যাক্টিভ প্যাসিভ (এসএমএপি) ডেটা একত্রিত করে তৈরি করা হয়…
NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture, ভূ-ভৌত, এইচএসএল, নাসা, এসম্যাপ, মাটি, মাটির-আর্দ্রতা, ইউএসডিএ
2015-04-02T12:00:00Z/2022-08-02T12:00:00Z
-৬০ -১৮০ ৯০ ১৮০
গুগল আর্থ ইঞ্জিন