NASA-USDA Global Soil Moisture Data [deprecated]

NASA_USDA/HSL/soil_moisture
مدى توفّر مجموعة البيانات
2010-01-13T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
الجهة المنتِجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/soil_moisture")
سلسلة نقاط التواصل
3 أيام
العلامات
جيوفيزيائي
hsl
nasa
smos
تربة
رطوبة التربة
usda

الوصف

توفّر مجموعة بيانات "رطوبة التربة العالمية" من وكالة ناسا ووزارة الزراعة الأمريكية، ومجموعة بيانات "رطوبة التربة العالمية" من SMAP التابعة لوكالة ناسا، معلومات عن رطوبة التربة في جميع أنحاء العالم بدقة مكانية تبلغ 0.25 درجة × 0.25 درجة. تتضمّن مجموعات البيانات هذه رطوبة السطح وتحت السطح للتربة (بالملليمتر)، وملف رطوبة التربة (بالنسبة المئوية)، وشذوذ رطوبة التربة على السطح وتحت السطح. إنّ قيم شذوذ رطوبة التربة ليس لها وحدات، وهي تمثّل قيم شذوذ موحّدة يتم احتسابها باستخدام فترة زمنية متحرّكة مدتها 31 يومًا. تشير القيم القريبة من 0 إلى الظروف النموذجية للرطوبة، بينما تشير القيم الإيجابية والسلبية جدًا إلى التبلّل الشديد (تكون ظروف رطوبة التربة أعلى من المتوسط) والجفاف (تكون ظروف رطوبة التربة أقل من المتوسط)، على التوالي.

يتم إنشاء مجموعة البيانات هذه من خلال دمج ملاحظات رطوبة التربة من المستوى 2 المستندة إلى بيانات القمر الصناعي Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) في نموذج Palmer المعدَّل ذي الطبقتين باستخدام أسلوب دمج البيانات المستند إلى فلتر Kalman الجماعي أحادي الأبعاد (EnKF). وقد ساعدت عملية استيعاب الملاحظات الخاصة برطوبة التربة التي تم جمعها من خلال القمر الصناعي SMOS في تحسين التوقعات المستندة إلى النموذج بشأن رطوبة التربة، لا سيما في المناطق التي لا تتوفّر فيها أدوات كافية (مثل جنوب أفريقيا والشرق الأوسط) والتي تفتقر إلى بيانات هطول الأمطار ذات الجودة العالية.

تم تطوير مجموعة البيانات هذه من قِبل "مختبر علوم المياه" (HSL) في "مركز غودارد لرحلات الفضاء" التابع لوكالة ناسا بالتعاون مع "دائرة الخدمات الزراعية الأجنبية" التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية و"مختبر الهيدرولوجيا والاستشعار عن بُعد" التابع لوزارة الزراعة الأمريكية.

النطاقات

النطاقات

حجم البكسل: 27830 مترًا (جميع النطاقات)

الاسم الوحدات الحد الأدنى الحد الأقصى حجم البكسل الوصف
ssm مم 0* ‫25.39* ‫27830 متر

رطوبة التربة السطحية

susm مم 0* ‫274.6* ‫27830 متر

رطوبة التربة تحت السطح

smp كسر *0 *1 ‫27830 متر

ملف رطوبة التربة

ssma بلا أبعاد ‎-4* 4* ‫27830 متر

شذوذ رطوبة التربة السطحية

susma بلا أبعاد ‎-4* 4* ‫27830 متر

القيم الشاذة لرطوبة التربة تحت السطح

* الحدّ الأدنى أو الأقصى المقدَّر

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

مجموعة البيانات هذه متاحة للجميع ويمكن استخدامها وتوزيعها بدون أي قيود. يمكنك الاطّلاع على سياسة وكالة ناسا بشأن بيانات ومعلومات علوم الأرض للحصول على معلومات إضافية.

الاقتباسات

المراجع
  • بولتن، ج.، 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

  • بولتن، ج.، و "تي كرو (2012). Improved prediction of quasi-global vegetation conditions using remotely-sensed surface soil moisture, Geophysical Research Letters, 39: (L19406). doi:10.1029/2012GL053470 الباحث العلمي من Google

  • 1- E. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. Mueller (2017). Intercomparison of Soil Moisture, Evaporative Stress, and Vegetation Indices for Estimating Corn and Soybean Yields Over the U.S., IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(4): 1328-1343, doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338

  • Sazib, N., 1- E. Mladenova, J.D. Bolten (2018). الاستفادة من Google Earth Engine في تقييم الجفاف باستخدام بيانات رطوبة التربة العالمية Remote Sensing, 10(8), p.1265. doi:10.3390/rs10081265 Google Scholar

  • Kerr, Y. H., and D. ليفين (2008). Forward to the special issue on the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(3): 583-585. doi:10.1109/TGRS.2008.917807 Google Scholar

معرِّفات العناصر الرقمية (DOI)

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA_USDA/HSL/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, 15.529, 2);
Map.addLayer(soilMoisture, soilMoistureVis, 'Soil Moisture');
فتح في "أداة تعديل الرموز"