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

NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture
데이터 세트 제공
2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
데이터 세트 출처
Earth Engine 스니펫
ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture")
주기
3일
태그
지구물리학
hsl
nasa
smap
흙
soil-moisture
usda

설명

NASA-USDA Enhanced SMAP Global 토양 수분 데이터는 10km 공간 해상도로 전 세계의 토양 수분 정보를 제공합니다. 이 데이터 세트에는 표면, 하위 표면, 토양 수분 (mm), 토양 수분 프로필 (%), 표면 및 하위 표면 토양 수분 이상치 (-)가 포함됩니다.

이 데이터 세트는 1D 앙상블 칼만 필터 (EnKF) 데이터 동화 접근 방식을 사용하여 위성에서 파생된 토양 수분 능동 수동 (SMAP) 레벨 3 토양 수분 관측치를 수정된 2층 Palmer 모델에 통합하여 생성됩니다. 토양 수분 이상치는 관심 날짜의 기후학에서 계산되었습니다. 기후학은 SMAP 위성 관측의 전체 데이터 기록과 31일 중심 이동 창 접근 방식을 기반으로 추정되었습니다. SMAP 토양 수분 관측의 동화는 특히 양질의 강수 데이터가 부족한 세계의 계측이 제대로 이루어지지 않은 지역에서 모델 기반 토양 수분 예측을 개선하는 데 도움이 됩니다.

이 데이터 세트는 NASA 고다드 우주 비행 센터의 수문학 연구소에서 USDA 해외 농업 서비스 및 USDA 수문학 및 원격 감지 연구소와 협력하여 개발했습니다.

대역

대역

픽셀 크기: 10,000미터 (모든 밴드)

이름 단위 최소 최대 픽셀 크기 설명
ssm mm 0* 25.39* 10,000미터

표면 토양 수분
susm mm 0* 274.6* 10,000미터

지하 토양 수분
smp 분수 0* 1* 10,000미터

토양 수분 프로필
ssma 무차원 -4* 4* 10,000미터

표면 토양 수분 이상
susma 무차원 -4* 4* 10,000미터

지하 토양 수분 이상치
* 예상 최솟값 또는 최댓값

이용약관

이용약관

이 데이터 세트는 공개 도메인에 속하며 사용 및 배포에 제한이 없습니다. 자세한 내용은 NASA의 지구 과학 데이터 및 정보 정책을 참고하세요.

인용

인용:

  • Sazib, N., J. D. Bolten, and I. E. Mladenova. 2021. NASA Soil Moisture Active Passive를 활용하여 오스트레일리아와 캘리포니아의 화재 취약성 및 잠재적 영향 평가 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., Reynolds, C., 2020. SMAP 토양 수분 검색을 전역 토양 수분 균형 모델에 동화하여 농업 가뭄을 모니터링합니다. 앞면 Big Data, 3(10). doi:10.3389/fdata.2020.00010

  • Sazib, N., J. D. Bolten, and I. E. Mladenova. 2021. NASA Soil Moisture Active Passive를 활용하여 오스트레일리아와 캘리포니아의 화재 취약성 및 잠재적 영향 평가 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., Reynolds, C., 2019. 전 세계 농업 가뭄 모니터링을 위한 SMAP의 운영 애플리케이션 평가 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). 지구 관측 데이터를 사용하여 아프리카 농업에 대한 ENSO의 영향 평가 Frontiers in Sustainable Food Systems, 4, 188. doi:10.3389/fsufs.2020.509914 Google Scholar

  • Sazib, N., Mladenova, I. 및 Bolten, J., 2018년 전 세계 토양 수분 데이터를 사용한 가뭄 평가를 위해 Google Earth Engine 활용 원격 감지, 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) 원격 감지된 표면 토양 수분을 사용한 준전역 식생 조건의 예측 개선, 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. E. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. Mueller(2017) 미국 내 옥수수 및 콩 수확량 추정을 위한 토양 수분, 증발 스트레스, 식생 지수의 상호 비교 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. G. Njoku, T. 잭슨, R. Bindlish(2016) SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, Version 4. 미국 콜로라도주 볼더 NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB

DOI

Earth Engine으로 탐색

코드 편집기(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');

Python 설정

Python API 및 geemap를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은 Python 환경 페이지를 참고하세요.

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
코드 편집기에서 열기
NASA-USDA Enhanced SMAP Global 토양 수분 데이터는 10km 공간 해상도로 전 세계의 토양 수분 정보를 제공합니다. 이 데이터 세트에는 표면, 하위 표면, 토양 수분 (mm), 토양 수분 프로필 (%), 표면 및 하위 표면 토양 수분 이상 (-), 위성에서 파생된 토양 수분 능동 수동 (SMAP) …
NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture, geophysical,hsl,nasa,smap,soil,soil-moisture,usda
2015-04-02T12:00:00Z/2022-08-02T12:00:00Z
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