- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 2015-04-02T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
- Veri Kümesi Sağlayıcı
- NASA GSFC
- Adım frekansı
- 3 gün
- Etiketler
Açıklama
NASA-USDA Global toprak nemi ve NASA-USDA SMAP Global toprak nemi verileri, dünya genelinde 0,25°x0,25° uzamsal çözünürlükte toprak nemi bilgileri sağlar. Bu veri kümeleri şunları içerir: Yüzey ve yüzey altı toprak nemi (mm), toprak nemi profili (%), yüzey ve yüzey altı toprak nemi anomalileri. Toprak nemi anormallikleri birimsizdir ve 31 günlük hareketli pencere kullanılarak hesaplanan standartlaştırılmış anormallikleri temsil eder. 0 civarındaki değerler tipik nem koşullarını gösterirken çok pozitif ve çok negatif değerler sırasıyla aşırı ıslanmayı (toprak nemi koşulları ortalamanın üzerinde) ve kurumayı (toprak nemi koşulları ortalamanın altında) gösterir.
Bu veri kümesi, uydu kaynaklı Soil Moisture Active Passive (SMAP) Seviye 3 toprak nemi gözlemlerini, 1 boyutlu Ensemble Kalman Filtresi (EnKF) veri asimilasyonu yaklaşımı kullanılarak değiştirilmiş iki katmanlı Palmer modeline entegre edilerek oluşturulur. SMAP toprak nemi gözlemlerinin asimilasyonu, özellikle iyi kalitede yağış verilerinin olmadığı, dünyanın yetersiz ölçüm yapılan bölgelerinde modele dayalı toprak nemi tahminlerinin iyileştirilmesine yardımcı oldu.
Bu veri kümesi, NASA'nın Goddard Uzay Uçuşu Merkezi'ndeki Hidrolojik Bilim Laboratuvarı (HSL) tarafından USDA Yabancı Tarım Hizmetleri ve USDA Hidroloji ve Uzaktan Algılama Laboratuvarı işbirliğiyle geliştirilmiştir.
Bantlar
Piksel Boyutu
27830 metre
Bantlar
| Ad | Birimler | Min. | Maks. | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|
ssm |
mm | 0* | 25,39* | metre | Yüzey toprağındaki nem |
susm |
mm | 0* | 274,6* | metre | Yüzey altı toprağındaki nem |
smp |
Kesir | 0* | 1* | metre | Toprak nemi profili |
ssma |
Boyutsuz | -4* | 4* | metre | Yüzeydeki toprağın nem anormalliği |
susma |
Boyutsuz | -4* | 4* | metre | Yüzey altı toprağındaki nem anormalliği |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Bu veri kümesi kamu malıdır ve kullanım ile dağıtım konusunda herhangi bir kısıtlama olmaksızın kullanılabilir. Daha fazla bilgi için NASA'nın Dünya Bilimi Verileri ve Bilgi Politikası'nı inceleyin.
Alıntılar
Bolten, J., W.T. Crow, X. Zhan, T.J. Jackson ve 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). Uzaktan algılanan yüzey toprağı nemi kullanılarak küresel benzeri bitki örtüsü koşullarının daha iyi tahmin edilmesi, 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). ABD'de Mısır ve Soya Fasulyesi Verimini Tahmin Etmek İçin Toprak Nemi, Buharlaşma Stresi ve Bitki Örtüsü İndekslerinin Karşılaştırılması, 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). Küresel toprak nemi verilerini kullanarak kuraklık değerlendirmesi için Google Earth Engine'den yararlanma. Remote Sensing, 10(8), s.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 ve R. Bindlish (2016). SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, Version 4. Boulder, Colorado, ABD. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB
DOI'ler
Earth Engine ile keşfetme
Kod Düzenleyici (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');