
- Disponibilité des ensembles de données
- 2015-04-02T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
- Fournisseur de l'ensemble de données
- NASA GSFC
- Cadence
- 3 jours
- Tags
Description
Les ensembles de données NASA-USDA Global soil moisture et NASA-USDA SMAP Global soil moisture fournissent des informations sur l'humidité du sol à l'échelle mondiale, avec une résolution spatiale de 0,25°x0,25°. Ces ensembles de données incluent l'humidité du sol en surface et en sous-sol (mm), le profil d'humidité du sol (%), ainsi que les anomalies d'humidité du sol en surface et en sous-sol. Les anomalies d'humidité du sol sont sans unité et représentent des anomalies standardisées calculées à l'aide d'une fenêtre mobile de 31 jours. Les valeurs proches de 0 indiquent des conditions d'humidité typiques, tandis que les valeurs très positives et très négatives indiquent respectivement des conditions d'humidité extrêmes (conditions d'humidité du sol supérieures à la moyenne) et des conditions de sécheresse extrêmes (conditions d'humidité du sol inférieures à la moyenne).
Cet ensemble de données est généré en intégrant les observations de l'humidité du sol de niveau 3 SMAP (Soil Moisture Active Passive) issues de satellites dans le modèle Palmer modifié à deux couches à l'aide d'une approche d'assimilation de données de filtre Kalman d'ensemble (EnKF) à une dimension. L'assimilation des observations de l'humidité du sol SMAP a permis d'améliorer les prévisions de l'humidité du sol basées sur des modèles, en particulier dans les régions du monde mal instrumentées qui manquent de données de précipitations de bonne qualité.
Cet ensemble de données a été développé par le laboratoire de sciences hydrologiques (HSL) du centre de vol spatial Goddard de la NASA en coopération avec les services agricoles étrangers de l'USDA et le laboratoire d'hydrologie et de télédétection de l'USDA.
Bracelets
Taille des pixels
27830 mètres
Bandes de fréquences
Nom | Unités | Min | Max | Taille des pixels | Description |
---|---|---|---|---|---|
ssm |
mm | 0* | 25.39* | mètres | Humidité de la surface du sol |
susm |
mm | 0* | 274.6* | mètres | Humidité du sol en profondeur |
smp |
Fraction | 0* | 1* | mètres | Profil d'humidité du sol |
ssma |
Sans dimension | -4* | 4* | mètres | Anomalie de l'humidité du sol en surface |
susma |
Sans dimension | -4* | 4* | mètres | Anomalie d'humidité du sol en subsurface |
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
Cet ensemble de données appartient au domaine public et est disponible sans restriction d'utilisation ni de distribution. Pour en savoir plus, consultez les Règles de la NASA sur les données et informations scientifiques sur la Terre.
Citations
Bolten, J., W.T. Crow, X. Zhan, T.J. Jackson et 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. et W. T. Crow (2012). Amélioration de la prédiction des conditions de végétation quasi mondiales à l'aide de l'humidité du sol en surface détectée à distance, Geophysical Research Letters, 39: (L19406). doi:10.1029/2012GL053470 Google Scholar
I. E. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. Mueller (2017). Intercomparaison des indices d'humidité du sol, de stress évaporatif et de végétation pour estimer les rendements de maïs et de soja aux États-Unis, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(4): 1328-1343, doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338
Sazib, N., I. E. Mladenova, J.D. Bolten (2018). Utiliser Google Earth Engine pour évaluer la sécheresse à l'aide de données mondiales sur l'humidité du sol. Remote Sensing, 10(8), p.1265. doi:10.3390/rs10081265 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 Article
O'Neill, P. E., S. Chan, E. G. Njoku, T. Jackson et R. Bindlish (2016). SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, Version 4. Boulder, Colorado, États-Unis. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB
DOI
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Éditeur de code (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('NASA_USDA/HSL/SMAP_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');