- 資料集開放期間
- 2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
- 資料集產生者
- NASA GSFC
- 行銷系列活動
- 3 天
- 標記
說明
NASA-USDA 強化型 SMAP 全球土壤濕度資料,提供全球土壤濕度資訊,空間解析度為 10 公里。這個資料集包含:地表、地表下、土壤濕度 (公釐)、土壤濕度剖面 (%)、地表和地表下土壤濕度異常 (-)。
這個資料集是透過 1 維集合卡爾曼濾波器 (EnKF) 資料同化方法,將衛星衍生的土壤濕度主動被動 (SMAP) 第 3 級土壤濕度觀測資料整合到修改後的雙層 Palmer 模型中而產生。土壤濕度異常狀況是根據感興趣日期的氣候學計算而得。 氣候學是根據 SMAP 衛星觀測的完整資料記錄,以及以 31 天為中心的移動視窗方法估算而得。同化 SMAP 土壤濕度觀測資料有助於提升模型土壤濕度預測準確度,尤其是在缺乏優質降水資料的全球儀器設備不足地區。
這項資料集是由 NASA Goddard Space Flight Center 的水文科學實驗室,與 USDA Foreign Agricultural Services 和 USDA Hydrology and Remote Sensing Lab 合作開發。
頻帶
波段
像素大小:10000 公尺 (所有頻段)
| 名稱 | 單位 | 最小值 | 最大值 | 像素大小 | 說明 |
|---|---|---|---|---|---|
ssm |
毫米 | 0* | 25.39* | 10000 公尺 | 表土濕度 |
susm |
公釐 | 0* | 274.6* | 10000 公尺 | 地表下土壤濕度 |
smp |
分數 | 0* | 1* | 10000 公尺 | 土壤濕度剖面圖 |
ssma |
無尺寸 | -4* | 4* | 10000 公尺 | 地表土壤濕度異常 |
susma |
無尺寸 | -4* | 4* | 10000 公尺 | 地表下土壤濕度異常 |
使用條款
使用條款
這個資料集屬於公有領域內容,使用和散布均不受任何限制。詳情請參閱 NASA 的地球科學資料和資訊政策。
參考資料
Sazib, N.、J. D. Bolten 和 I. E. Mladenova。2021 年。 運用 NASA Soil Moisture Active Passive 評估澳洲和加州發生火災的可能性和潛在影響。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. 和 Reynolds, C.,2020 年。 透過將 SMAP 土壤濕度擷取資料同化到全球土壤水份平衡模型中,監控農業乾旱。前置鏡頭。Big Data, 3(10). doi:10.3389/fdata.2020.00010
Sazib, N.、J. D. Bolten 和 I. E. Mladenova。2021 年。 運用 NASA Soil Moisture Active Passive 評估澳洲和加州發生火災的可能性和潛在影響。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. 和 Reynolds, C.,2019 年。 評估 SMAP 在全球農業乾旱監測作業中的應用。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 年)。 使用地球觀測資料評估 ENSO 對非洲農業的影響。Frontiers in Sustainable Food Systems, 4, 188. doi:10.3389/fsufs.2020.509914 Google Scholar
Sazib, N.、Mladenova, I. 和 Bolten, J.,2018 年。 運用 Google Earth Engine,根據全球土壤濕度資料評估乾旱。Remote sensing, 10(8): 1265. doi:10.3390/rs10081265
Bolten, J.、W.T. Crow、X. Zhan、T.J. Jackson 和 C.A. Reynolds (2010 年)。 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. 和 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 學術搜尋
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)。比較美國玉米和大豆產量估計值的土壤濕度、蒸發壓力和植被指數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 和 R. Bindlish (2016)。 SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture,第 4 版。 美國科羅拉多州波爾德。NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB
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
使用 Earth Engine 探索
程式碼編輯器 (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');
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