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

Atenção: este conjunto de dados foi substituído por NASA/SMAP/SPL4SMGP/007.

Disponibilidade do conjunto de dados

2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z

Produtor de dados

NASA GSFC

Snippet do Earth Engine

ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture")

Cadência

3 dias

Tags

geophysical

hsl

nasa

smap

solo

soil-moisture

usda

Descrição

Os dados globais de umidade do solo SMAP aprimorados da NASA-USDA fornecem informações sobre a umidade do solo em todo o mundo com resolução espacial de 10 km. Esse conjunto de dados inclui: superfície, subsuperfície, umidade do solo (mm), perfil de umidade do solo (%), anomalias de umidade do solo de superfície e subsuperfície (-).

O conjunto de dados é gerado pela integração de observações de umidade do solo ativo passivo (SMAP) de nível 3 derivadas de satélite no modelo de Palmer modificado de duas camadas usando uma abordagem de assimilação de dados de filtro de Kalman de conjunto 1D (EnKF). As anomalias de umidade do solo foram calculadas a partir da climatologia do dia de interesse. A climatologia foi estimada com base no registro de dados completo da observação do satélite SMAP e na abordagem de janela móvel centrada em 31 dias. A assimilação das observações de umidade do solo SMAP ajuda a melhorar as previsões de umidade do solo baseadas em modelos, principalmente em áreas mal instrumentadas do mundo que não têm dados de precipitação de boa qualidade.

Esse conjunto de dados foi desenvolvido pelo Laboratório de Ciências Hidrológicas do Goddard Space Flight Center da NASA em cooperação com o USDA Foreign Agricultural Services e o USDA Hydrology and Remote Sensing Lab.

Bandas

Bandas

Tamanho do pixel: 10.000 metros (todas as bandas)

Nome	Unidades	Mín.	Máx.	Tamanho do pixel	Descrição
ssm	mm	0*	25,39*	10.000 metros	Umidade do solo superficial
susm	mm	0*	274,6*	10.000 metros	Umidade do solo subsuperficial
smp	Fração	0*	1*	10.000 metros	Perfil de umidade do solo
ssma	Adimensional	-4*	4*	10.000 metros	Anomalia de umidade do solo superficial
susma	Adimensional	-4*	4*	10.000 metros	Anomalia de umidade do solo subsuperficial

* valor mínimo ou máximo estimado

Termos de Uso

Termos de Uso

Esse conjunto de dados é de domínio público e está disponível sem restrição de uso e distribuição. Consulte a Política de dados e informações de ciências da Terra da NASA (em inglês) para mais informações.

Citações

Citações:

• Sazib, N., J. D. Bolten e I. E. Mladenova. 2021 Leveraging NASA Soil Moisture Active Passive for Assessing Fire Susceptibility and Potential Impacts Over Australia and California. 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. e Reynolds, C., 2020 Agricultural drought monitoring via the assimilation of SMAP soil moisture retrievals into a global soil water balance model. Front. Big Data, 3(10). doi:10.3389/fdata.2020.00010

• Sazib, N., J. D. Bolten e I. E. Mladenova. 2021 Leveraging NASA Soil Moisture Active Passive for Assessing Fire Susceptibility and Potential Impacts Over Australia and California. 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. e Reynolds, C., 2019 Evaluating the operational application of SMAP for global agricultural drought monitoring. 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., e Bolten, J. (2020). Assessing the Impact of ENSO on Agriculture over Africa using Earth Observation Data. Frontiers in Sustainable Food Systems, 4, 188. doi:10.3389/fsufs.2020.509914 Google Acadêmico

• Sazib, N., Mladenova, I. e Bolten, J., 2018 Leveraging the google earth engine for drought assessment using global soil moisture data. Remote sensing, 10(8): 1265. doi:10.3390/rs10081265

• Bolten, J., W.T. Crow, X. Zhan, T.J. Jackson e 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 Acadêmico

• Bolten, J. e W. T. Crow (2012). Improved prediction of quasi-global vegetation conditions using remotely sensed surface soil moisture, Geophysical Research Letters, 39: (L19406). [doi:10.1029/2012GL053470][https://doi.org/10.1029/2012GL053470) Google Acadêmico

• 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). Intercomparison of Soil Moisture, Evaporative Stress, and Vegetation Indices for Estimating Corn and Soybean Yields Over the U.S., 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. Jackson e R. Bindlish (2016). SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, Version 4. Boulder, Colorado, EUA. National Snow and Ice Data Center / Distributed Active Archive Center da NASA.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB

Identificadores 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

Explore com o Earth Engine

Importante: o Earth Engine é uma plataforma para análise científica e visualização de petabytes de conjuntos de dados geoespaciais, tanto para benefício público quanto para usuários empresariais e governamentais. A plataforma pode ser usada sem custo financeiro para pesquisa, educação e objetivos sem fins lucrativos. Para começar, cadastre-se para ter acesso ao Earth Engine.

Editor de código (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');

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python (em inglês) para informações sobre a API Python e como usar geemap para desenvolvimento interativo.

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

Abrir no editor de código

Dados globais de umidade do solo SMAP aprimorados da NASA-USDA [descontinuado]

Os dados globais de umidade do solo SMAP aprimorados da NASA-USDA fornecem informações sobre a umidade do solo em todo o mundo com resolução espacial de 10 km. Esse conjunto de dados inclui: superfície, subsuperfície, umidade do solo (mm), perfil de umidade do solo (%), anomalias de umidade do solo de superfície e subsuperfície (-). O conjunto de dados é gerado pela integração de umidade do solo ativo passivo (SMAP) derivada de satélite…

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

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

• https://doi.org/10.5067/ZX7YX2Y2LHEB
• https://doi.org/10.5067/ZX7YX2Y2LHEB