NASA-USDA SMAP Global Soil Moisture Data [deprecated]

NASA_USDA/HSL/SMAP_soil_moisture
זמינות קבוצת הנתונים
2015-04-02T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
מפיק מערך הנתונים
קטע קוד ל-Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/SMAP_soil_moisture")
קצב
3 ימים
תגים
גיאופיזי
hsl
nasa
smap
אדמה
soil-moisture
USDA

תיאור

הנתונים של NASA-USDA Global soil moisture ו-NASA-USDA SMAP Global soil moisture מספקים מידע על לחות הקרקע ברחבי העולם ברזולוציה מרחבית של 0.25°x0.25°. קבוצות הנתונים האלה כוללות לחות בקרקע (מ"מ) ולחות בקרקע מתחת לפני השטח (מ"מ), פרופיל לחות בקרקע (%) ואנומליות של לחות בקרקע על פני השטח ומתחת לפני השטח. אנומליות של לחות בקרקע הן חסרות יחידות ומייצגות אנומליות סטנדרטיות שמחושבות באמצעות חלון נע של 31 ימים. ערכים סביב 0 מציינים תנאי לחות אופייניים, בעוד שערכים חיוביים מאוד ושליליים מאוד מציינים הרטבה קיצונית (תנאי הלחות בקרקע גבוהים מהממוצע) וייבוש (תנאי הלחות בקרקע נמוכים מהממוצע), בהתאמה.

קבוצת הנתונים הזו נוצרת על ידי שילוב של נתוני לחות בקרקע ברמה 3 של SMAP (מדידת לחות בקרקע באמצעות לוויין) במודל פאלמר שכולל שתי שכבות, באמצעות גישה של שילוב נתונים של מסנן קלמן (EnKF) חד-ממדי. השילוב של נתוני התצפיות של SMAP על לחות הקרקע עזר לשפר את התחזיות של לחות הקרקע שמבוססות על מודלים, במיוחד באזורים בעולם שבהם יש מעט מכשירים למדידה ואין נתוני משקעים באיכות טובה.

קבוצת הנתונים הזו פותחה על ידי Hydrological Science Laboratory ‏(HSL) במרכז טיסות החלל גודרד (GSFC) של נאס"א, בשיתוף עם USDA Foreign Agricultural Services ו-USDA Hydrology and Remote Sensing Lab.

תחום תדרים

תחום תדרים

גודל הפיקסל: 27,830 מטרים (כל הפסים)

שם יחידות מינימום מקסימום גודל הפיקסל תיאור
ssm מ"מ 0* 25.39* ‫27,830 מטרים

לחות באדמה על פני השטח

susm מ"מ 0* 274.6* ‫27,830 מטרים

לחות באדמה מתחת לפני השטח

smp שבר 0* ‫1* ‫27,830 מטרים

פרופיל הלחות באדמה

ssma חסר ממדים ‎-4* ‫4* ‫27,830 מטרים

חריגה בלחות של פני השטח

susma חסר ממדים ‎-4* ‫4* ‫27,830 מטרים

אנומליה של הלחות באדמה מתחת לפני השטח

* ערך מינימלי או מקסימלי משוער

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

קבוצת הנתונים הזו היא נחלת הכלל וניתן להשתמש בה ולהפיץ אותה ללא הגבלה. מידע נוסף ניתן למצוא במדיניות של NASA בנושא נתונים ומידע שקשורים למדעי כדור הארץ.

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים ביבליוגרפיים:
  • 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). חיזוי משופר של תנאי הצמחייה כמעט בכל העולם באמצעות נתוני לחות בקרקע שנאספו מרחוק, Geophysical Research Letters, ‏ 39: (L19406).‏ doi:10.1029/2012GL053470Google Scholar

  • I. ה. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. ‫Mueller (2017). השוואה בין מדדי לחות בקרקע, מאמץ אידוי ומדדי צמחייה להערכת יבולי תירס ופולי סויה בארה"ב, 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. ה. Mladenova, J.D. Bolten (2018). שימוש ב-Google Earth Engine להערכת בצורת באמצעות נתונים גלובליים של לחות בקרקע. ‪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. ז. Njoku, T. ג'קסון ו-R. Bindlish (2016). SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, Version 4. בולדר, קולורדו, ארה"ב. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB

מזהי DOI

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

עורך קוד (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');
פתיחה ב-Code Editor