- مدى توفّر مجموعة البيانات
- 2010-01-13T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
- الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
- مركز غودارد لرحلات الفضاء التابع لوكالة ناسا
- سلسلة نقاط التواصل
- 3 أيام
- العلامات
الوصف
توفّر مجموعة بيانات "الرطوبة العالمية للتربة" من وكالة ناسا ووزارة الزراعة الأمريكية (USDA) ومجموعة بيانات "الرطوبة العالمية للتربة" 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 القيم الشاذة لنسبة الرطوبة في التربة ليس لها وحدات وتمثّل قيمًا شاذة معيارية 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 الشديد (تكون ظروف رطوبة التربة أقل من المتوسط)، على التوالي.
يتم إنشاء مجموعة البيانات هذه من خلال دمج ملاحظات رطوبة التربة من المستوى 2 التي تم الحصول عليها من القمر الصناعي Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) في نموذج بالمر المعدّل ذي الطبقتين باستخدام نهج استيعاب البيانات المستند إلى فلتر كالمان المعدّل ذي البُعد الواحد (EnKF). وقد ساعد دمج بيانات رصد رطوبة التربة التي جمعها القمر الصناعي SMOS في تحسين التوقعات المستندة إلى النماذج بشأن رطوبة التربة، لا سيما في المناطق التي لا تتوفّر فيها أدوات رصد كافية (مثل جنوب أفريقيا والشرق الأوسط) التي تفتقر إلى بيانات هطول أمطار ذات جودة عالية.
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
حجم البكسل
27830 متر
النطاقات
| الاسم | الوحدات | الحد الأدنى | الحد الأقصى | حجم البكسل | الوصف |
|---|---|---|---|---|---|
ssm |
مم | 0* | 25.39* | متر | رطوبة التربة السطحية |
susm |
مم | 0* | 274.6* | متر | رطوبة التربة تحت السطح |
smp |
كسر | *0 | *1 | متر | الملف الشخصي لرطوبة التربة |
ssma |
بلا أبعاد | -4* | 4* | متر | شذوذ رطوبة التربة السطحية |
susma |
بلا أبعاد | -4* | 4* | متر | القيمة الشاذة لرطوبة التربة تحت السطح |
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
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. "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. Levine (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');