- זמינות קבוצת הנתונים
- 2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
- יוצר מערך הנתונים
- NASA GSFC
- קצב
- 3 ימים
- תגים
תיאור
נתוני הלחות בקרקע של NASA-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 מתחת לפני השטח, לחות בקרקע (מ"מ), פרופיל לחות בקרקע (%), אנומליות של לחות בקרקע על פני השטח ומתחת לפני השטח (-).
מערך הנתונים נוצר על ידי שילוב של נתוני לחות בקרקע ברמה 3, שנגזרים מלוויין SMAP (Soil Moisture Active Passive), במודל פאלמר ששונה 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. האקלים הוערך על סמך רשומת הנתונים המלאה של תצפית הלוויין SMAP וגישת חלון הזמן הנע המרוכזת ב-31 ימים. 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 נתונים איכותיים על משקעים.
מערך הנתונים הזה פותח על ידי מעבדת מדעי ההידרולוגיה במרכז טיסות החלל גודארד של נאס"א, בשיתוף עם שירותי החקלאות הזרים של משרד החקלאות האמריקאי (USDA) ומעבדת ההידרולוגיה והחישה מרחוק של משרד החקלאות האמריקאי.
תחום תדרים
גודל הפיקסל
10,000 מטרים
תחום תדרים
| שם | יחידות | מינימום | מקסימום | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|---|---|
ssm |
מ"מ | 0* | 25.39* | מטרים | לחות באדמה על פני השטח |
susm |
מ"מ | 0* | 274.6* | מטרים | לחות באדמה מתחת לפני השטח |
smp |
שבר | 0* | 1* | מטרים | פרופיל הלחות באדמה |
ssma |
חסר ממדים | -4* | 4* | מטרים | חריגה בלחות של פני השטח |
susma |
חסר ממדים | -4* | 4* | 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. בולטן, ואני. 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. מעקב אחר בצורת בחקלאות 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. בולטן, ואני. 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 חקלאית גלובלית. 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 תצפית על כדור הארץ. 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 לחות פני השטח של הקרקע שנקלטה 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
- 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
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');