- זמינות קבוצת הנתונים
- 2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
- מפיק מערך הנתונים
- NASA GSFC
- קצב
- 3 ימים
- תגים
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 נתוני לחות בקרקע ברמה 3 שנגזרים מלוויין (SMAP) במודל Palmer שונה עם שתי שכבות, 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 שנאספו על ידי 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 |
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
Sazib, N., י. ד. Bolten, and I. ה. Mladenova. 2021. שימוש בנתוני לחות הקרקע הפעילים והפסיביים של נאס"א 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. Mladenova. 2021. שימוש בנתוני לחות הקרקע הפעילים והפסיביים של נאס"א 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 נתונים גלובליים של לחות בקרקע. 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 מדדים של לחות באדמה, 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
- https://doi.org/10.1029/2012GL053470
- https://doi.org/10.1109/JPROC.2010.2043918
- https://doi.org/10.1109/JSTARS.2009.2037163
- https://doi.org/10.1109/JSTARS.2016.2639338
- https://doi.org/10.1109/JSTARS.2019.2923555
- https://doi.org/10.1109/jstars.2021.3136756
- https://doi.org/10.3389/fsufs.2020.509914
- https://doi.org/10.3390/rs10081265
- https://doi.org/10.5067/ZX7YX2Y2LHEB
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
עורך קוד (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');