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

NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture
זמינות קבוצת הנתונים
2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
מפיק מערך הנתונים
קטע קוד ל-Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture")
קצב
3 ימים
תגים
גיאופיזי
hsl
nasa
smap
אדמה
soil-moisture
USDA

תיאור

הנתונים המשופרים של נאס"א ומשרד החקלאות של ארה"ב (USDA) על לחות הקרקע הגלובלית של SMAP מספקים מידע על לחות הקרקע ברחבי העולם ברזולוציה מרחבית של 10 ק"מ. קבוצת הנתונים הזו כוללת: נתונים על פני השטח, נתונים על השכבות התחתונות, נתונים על לחות הקרקע (מ"מ), נתונים על פרופיל לחות הקרקע (%), נתונים על אנומליות של לחות הקרקע על פני השטח ומתחת לפני השטח (-).

קבוצת הנתונים נוצרת על ידי שילוב של תצפיות על לחות בקרקע ברמה 3, שנגזרות מלוויין SMAP (Soil Moisture Active Passive), במודל פאלמר עם שתי שכבות שעבר שינוי, באמצעות גישה של שילוב נתונים של מסנן קלמן (EnKF) חד-ממדי. חישבנו את האנומליות של לחות הקרקע מתוך נתוני האקלים של היום הרלוונטי. האקלימטולוגיה הוערכה על סמך תיעוד הנתונים המלא של תצפית הלוויין SMAP וגישת חלון נע של 31 ימים עם מרכוז. השילוב של נתוני הלחות בקרקע מ-SMAP עוזר לשפר את התחזיות של הלחות בקרקע שמבוססות על המודל, במיוחד באזורים בעולם שבהם יש מעט מכשירים למדידה ואין נתוני משקעים באיכות טובה.

קבוצת הנתונים הזו פותחה על ידי Hydrological Science Laboratory במרכז טיסות החלל גודרד (GSFC) של נאס"א, בשיתוף עם USDA Foreign Agricultural Services ו-USDA Hydrology and Remote Sensing Lab.

תחום תדרים

תחום תדרים

גודל הפיקסל: 10,000 מטרים (כל הפסים)

שם יחידות מינימום מקסימום גודל הפיקסל תיאור
ssm מ"מ 0* 25.39* ‫10,000 מטרים

לחות באדמה על פני השטח
susm מ"מ 0* 274.6* ‫10,000 מטרים

לחות באדמה מתחת לפני השטח
smp שבר 0* ‫1* ‫10,000 מטרים

פרופיל הלחות באדמה
ssma חסר ממדים ‎-4* ‫4* ‫10,000 מטרים

חריגה בלחות של פני השטח
susma חסר ממדים ‎-4* ‫4* ‫10,000 מטרים

אנומליה של הלחות באדמה מתחת לפני השטח
* ערך מינימלי או מקסימלי משוער

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

קבוצת הנתונים הזו היא נחלת הכלל וניתן להשתמש בה ולהפיץ אותה ללא הגבלה. מידע נוסף ניתן למצוא במדיניות של NASA בנושא נתונים ומידע שקשורים למדעי כדור הארץ.

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים ביבליוגרפיים:

  • Sazib, N., י. ד. Bolten, and I. ה. מלאדנובה. ‫2021. שימוש בנתונים מ-NASA Soil Moisture Active Passive להערכת רגישות לשריפות והשפעות פוטנציאליות באוסטרליה ובקליפורניה. ‫IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, ‏ 15: 779-787. ‫doi:10.1109/jstars.2021.3136756

    Mladenova, I.E., Bolten, J.D., Crow, W., Sazib, N. and Reynolds, C., ‫2020. ניטור של בצורת חקלאית באמצעות הטמעה של נתוני לחות בקרקע מ-SMAP במודל גלובלי של מאזן מים בקרקע. קדמי. Big Data, 3(10). doi:10.3389/fdata.2020.00010

  • Sazib, N., י. ד. Bolten, and I. ה. מלאדנובה. ‫2021. שימוש בנתונים מ-NASA Soil Moisture Active Passive להערכת רגישות לשריפות והשפעות פוטנציאליות באוסטרליה ובקליפורניה. ‫IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, ‏ 15: 779-787. ‫doi:10.1109/jstars.2021.3136756

  • Mladenova, I.E., Bolten, J.D., Crow, W.T., Sazib, N., Cosh, M.H., Tucker, C.J. and Reynolds, C., ‫2019. הערכת היישום התפעולי של SMAP למעקב אחר בצורת בחקלאות ברחבי העולם. ‫IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(9): 3387-3397. doi:10.1109/JSTARS.2019.2923555

  • Sazib, N., Mladenova, I., & Bolten, J. ‫(2020). הערכת ההשפעה של ENSO על החקלאות באפריקה באמצעות נתוני חישה מרחוק. ‫Frontiers in Sustainable Food Systems, ‏ 4, ‏ 188. ‫doi:10.3389/fsufs.2020.509914 ‫Google Scholar

  • Sazib, N., Mladenova, I. and Bolten, J., ‫2018. שימוש ב-Google Earth Engine להערכת בצורת באמצעות נתוני לחות בקרקע ברחבי העולם. Remote sensing, 10(8): 1265. doi:10.3390/rs10081265

  • Bolten, J., W.T. Crow, X. Zhan, T.J. Jackson, and C.A. Reynolds (2010). ‫Evaluating the Utility of Remotely Sensed Soil Moisture Retrievals for Operational Agricultural Drought Monitoring, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 3(1): 57-66. doi:10.1109/JSTARS.2009.2037163 Google Scholar

  • Bolten, J., and W. T. Crow (2012). שיפור התחזית של תנאי הצמחייה הגלובליים למחצה באמצעות נתוני לחות בקרקע שנאספו מרחוק, Geophysical Research Letters,‏ 39: (L19406). [doi:10.1029/2012GL053470][https://doi.org/10.1029/2012GL053470) Google Scholar

  • Entekhabi, D, Njoku, EG, O'Neill, PE, Kellogg, KH, Crow, WT, Edelstein, WN, Entin, JK, Goodman, SD, Jackson, TJ, Johnson, J, Kimball, J, Piepmeier, JR, Koster, RD, Martin, N, McDonald, KC, Moghaddam, M, Moran, S, Reichle, R, Shi, JC, Spencer, MW, Thurman, SW, Tsang, L & Van Zyl, J (2010). The soil moisture active passive (SMAP) mission, Proceedings of the IEEE, 98(5): 704-716. doi:10.1109/JPROC.2010.2043918

  • I. ה. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. Mueller (2017). השוואה בין מדדי לחות בקרקע, לחץ אידוי ומדדי צמחייה לצורך הערכת יבולי תירס ופולי סויה בארה"ב, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(4): 1328-1343. doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338

  • O'Neill, P. E., S. Chan, E. ז. Njoku, T. ג'קסון ו-R. Bindlish (2016). SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, Version 4. בולדר, קולורדו, ארה"ב. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB

מזהי DOI

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

Code Editor (JavaScript)

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');

הגדרה של Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

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
פתיחה ב-Code Editor
נתוני הלחות בקרקע של נאס"א-USDA Enhanced SMAP Global מספקים מידע על הלחות בקרקע ברחבי העולם ברזולוציה מרחבית של 10 ק"מ. קבוצת הנתונים הזו כוללת: נתונים על פני השטח, נתונים על השכבות שמתחת לפני השטח, נתוני לחות בקרקע (מ"מ), נתוני פרופיל לחות בקרקע (%), נתוני אנומליות של לחות בקרקע על פני השטח ומתחת לפני השטח (-). קבוצת הנתונים נוצרת על ידי שילוב של נתוני לחות בקרקע שנגזרים מלוויין SMAP (Soil Moisture Active Passive) …
‪NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture, geophysical,hsl,nasa,smap,soil,soil-moisture,usda
2015-04-02T12:00:00Z/2022-08-02T12:00:00Z
-60 -180 90 180
Google Earth Engine