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

NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_влажность_почвы
Доступность набора данных
2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
Поставщик наборов данных
Фрагмент Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture")
Каденция
3 дня
Теги
геофизический
hsl
НАСА
карта
земля
почвенная влага
Министерство сельского хозяйства США

Описание

Данные NASA-USDA Enhanced SMAP Global о влажности почвы предоставляют информацию о влажности почвы по всему миру с пространственным разрешением 10 км. Этот набор данных включает: влажность поверхности, подповерхностных слоев, влажность почвы (мм), профиль влажности почвы (%), аномалии влажности поверхности и подповерхностных слоев почвы (-).

Набор данных создан путем интеграции данных спутниковых наблюдений за влажностью почвы (SMAP) уровня 3 в модифицированную двухслойную модель Палмера с использованием метода усвоения данных на основе одномерного ансамблевого фильтра Калмана (EnKF). Аномалии влажности почвы рассчитывались на основе климатологических данных интересующего дня. Климатические данные оценивались на основе полных данных спутниковых наблюдений SMAP и метода 31-дневного скользящего окна. Усвоение данных наблюдений SMAP помогает улучшить прогнозы влажности почвы на основе модели, особенно в регионах с низким уровнем инструментального обеспечения и отсутствием качественных данных об осадках.

Этот набор данных был разработан Лабораторией гидрологической науки Центра космических полетов имени Годдарда НАСА в сотрудничестве со Службой зарубежного сельского хозяйства Министерства сельского хозяйства США и Лабораторией гидрологии и дистанционного зондирования Министерства сельского хозяйства США.

Группы

Размер пикселя
10000 метров

Группы

Имя Единицы Мин. Макс Размер пикселя Описание
ssm мм 0* 25.39* метров

Поверхностная влажность почвы

susm мм 0* 274,6* метров

Подповерхностная влажность почвы

smp Дробь 0* 1* метров

Профиль влажности почвы

ssma Безразмерный -4* 4* метров

Аномалия влажности поверхностной почвы

susma Безразмерный -4* 4* метров

Аномалия влажности подземной почвы

* расчетное минимальное или максимальное значение

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

Этот набор данных находится в открытом доступе и доступен без ограничений на использование и распространение. Дополнительную информацию см. в Политике NASA в отношении данных и информации о науках о Земле .

Цитаты

Цитаты:

  • Сазиб, Н., Дж. Д. Болтен и И. Э. Младенова. 2021. Использование данных NASA Soil Moisture Active Passive для оценки пожароопасности и потенциальных последствий в Австралии и Калифорнии. Журнал IEEE по избранным темам в прикладных наблюдениях за Землей и дистанционном зондировании , 15: 779–787. doi:10.1109/jstars.2021.3136756

    Младенова, И.Е., Болтен, Дж.Д., Кроу, У., Сазиб, Н. и Рейнольдс, К., 2020. Мониторинг сельскохозяйственной засухи путем ассимиляции данных SMAP о влажности почвы в глобальную модель баланса почвенной влаги. Фронт. Большие данные , 3(10). doi:10.3389/fdata.2020.00010

  • Сазиб, Н., Дж. Д. Болтен и И. Э. Младенова. 2021. Использование данных NASA Soil Moisture Active Passive для оценки пожароопасности и потенциальных последствий в Австралии и Калифорнии. Журнал IEEE по избранным темам в прикладных наблюдениях за Землей и дистанционном зондировании , 15: 779–787. doi:10.1109/jstars.2021.3136756

  • Младенова, И.Е., Болтен, Дж.Д., Кроу, У.Т., Сазиб, Н., Кош, М.Х., Такер, К.Дж. и Рейнольдс, К., 2019. Оценка практического применения SMAP для глобального мониторинга сельскохозяйственных засух. Журнал IEEE «Избранные темы в прикладных наблюдениях за Землей и дистанционном зондировании» , 12(9): 3387–3397. doi:10.1109/JSTARS.2019.2923555

  • Сазиб, Н., Младенова, И. и Болтен, Дж. (2020). Оценка воздействия Эль-Ниньо на сельское хозяйство в Африке с использованием данных наблюдений за Землей. Frontiers in Sustainable Food Systems , 4, 188. doi:10.3389/fsufs.2020.509914 Google Scholar

  • Сазиб, Н., Младенова, И. и Болтен, Дж., 2018. Использование сервиса Google Earth для оценки засухи с использованием глобальных данных о влажности почвы. Дистанционное зондирование , 10(8): 1265. doi:10.3390/rs10081265

  • Болтен, Дж., У. Т. Кроу, Х. Чжан, Т. Дж. Джексон и К. А. Рейнольдс (2010). Оценка полезности дистанционного измерения влажности почвы для оперативного мониторинга засухи в сельском хозяйстве, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 3(1): 57–66. doi:10.1109/JSTARS.2009.2037163 Google Scholar

  • Болтен, Дж. и У. Т. Кроу (2012). Улучшенное прогнозирование квазиглобального состояния растительности с использованием дистанционного измерения влажности поверхности почвы, Geophysical Research Letters , 39: (L19406). [doi:10.1029/2012GL053470][https://doi.org/10.1029/2012GL053470) Google Scholar

  • Энтехаби, Д., Нджоку, Э.Г., О'Нил, П.Е., Келлог, К.Х., Кроу, У.Т., Эдельштейн, В.Н., Энтин, Дж.К., Гудман, С.Д., Джексон, Т.Дж., Джонсон, Дж., Кимбалл, Дж., Пипмейер, Дж.Р., Костер, Р.Д., Мартин, Н., Макдональд, К.К., Могаддам, М., Моран, С., Райхле, Р., Ши, Дж.К., Спенсер, М.В., Турман, С.В., Цанг, Л. и Ван Зил, Дж. (2010). Миссия «Активно-пассивное определение влажности почвы» (SMAP), Труды IEEE , 98(5): 704-716. doi:10.1109/JPROC.2010.2043918

  • IE Mladenova, JD Bolten, WT Crow, MC Anderson, CR Hain, DM Johnson, R. Mueller (2017). Сравнение почвенной влажности, испаряющего стресса и вегетационных индексов для оценки урожайности кукурузы и сои в США, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 10(4): 1328-1343. doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338

  • О'Нил, П.Е., С. Чан, Э.Г. Нджоку, Т. Джексон и Р. Биндлиш (2016). Радиометр SMAP L3, глобальный ежедневный 36-километровый EASE-Grid, влажность почвы, версия 4. Боулдер, Колорадо, США. Распределённый активный архив Национального центра данных по снегу и льду НАСА. doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB

DOI

Исследуйте с Earth Engine

Редактор кода (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');
Открыть в редакторе кода
Данные NASA-USDA Enhanced SMAP Global о влажности почвы предоставляют информацию о влажности почвы по всему миру с пространственным разрешением 10 км. Этот набор данных включает: влажность поверхности, подповерхностного слоя, влажность почвы (мм), профиль влажности почвы (%), аномалии влажности поверхности и подповерхностного слоя (-). Набор данных формируется путем интеграции данных спутникового анализа влажности почвы (SMAP) в активно-пассивном режиме…
NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_влажность_почвы, геофизический,hsl,nasa,smap,почва,влажность_почвы,usda
2015-04-02T12:00:00Z/2022-08-02T12:00:00Z
-60 -180 90 180
Google Earth Engine