NASA-USDA Global Soil Moisture Data [deprecated]

Uwaga: ten zbiór danych został zastąpiony przez NASA/SMAP/SPL4SMGP/007.

Dostępność zbioru danych

2010-01-13T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z

Dostawca zbioru danych

NASA GSFC

Fragment kodu Earth Engine

ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/soil_moisture")

Cykl

3 dni

Tagi

geofizyczne,

HSL

nasa

smos

ziemia

wilgotność gleby

usda

Opis

Zbiory danych NASA-USDA Global soil moisture i NASA-USDA SMAP Global soil moisture zawierają informacje o wilgotności gleby na całym świecie w rozdzielczości przestrzennej 0,25°x0,25°. Te zbiory danych obejmują powierzchniową i podpowierzchniową wilgotność gleby (mm), profil wilgotności gleby (%) oraz anomalie wilgotności gleby na powierzchni i pod powierzchnią. Anomalie wilgotności gleby są bezwymiarowe i reprezentują znormalizowane anomalie obliczone przy użyciu 31-dniowego okna ruchomego. Wartości w pobliżu 0 wskazują typowe warunki wilgotności, a wartości bardzo dodatnie i bardzo ujemne wskazują odpowiednio na ekstremalne nawilżenie (wilgotność gleby jest powyżej średniej) i wysychanie (wilgotność gleby jest poniżej średniej).

Ten zbiór danych jest generowany przez zintegrowanie obserwacji wilgotności gleby na poziomie 2 pochodzących z satelity Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) ze zmodyfikowanym dwuwarstwowym modelem Palmera przy użyciu jednowymiarowego podejścia do asymilacji danych opartego na filtrze Kalmana (EnKF). Asymilacja obserwacji wilgotności gleby z satelity SMOS pomogła poprawić prognozy wilgotności gleby oparte na modelu, zwłaszcza na obszarach o słabym wyposażeniu w instrumenty pomiarowe (np. Afryki Południowej i Bliskiego Wschodu), w których brakuje danych o opadach deszczu dobrej jakości.

Ten zbiór danych został opracowany przez Laboratorium Nauk Hydrologicznych (Hydrological Science Laboratory, HSL) w Centrum Lotów Kosmicznych im. Goddarda NASA we współpracy z Zagraniczną Służbą Rolniczą USDA oraz Laboratorium Hydrologii i Teledetekcji USDA.

Pasma

Rozmiar piksela
27 830 m

Pasma

Nazwa	Jednostki	Min.	Maks.	Rozmiar piksela	Opis
ssm	mm	0*	25,39*	metry	Wilgotność gleby na powierzchni
susm	mm	0*	274,6*	metry	Wilgotność gleby pod powierzchnią
smp	Ułamek	0*	1*	metry	Profil wilgotności gleby
ssma	Bezwymiarowe	–4*	4*	metry	Anomalia wilgotności gleby na powierzchni
susma	Bezwymiarowe	–4*	4*	metry	Anomalia wilgotności gleby pod powierzchnią

* Szacunkowa wartość minimalna lub maksymalna

Warunki usługi

Warunki usługi

Ten zbiór danych należy do domeny publicznej i jest dostępny bez ograniczeń dotyczących użytkowania i dystrybucji. Więcej informacji znajdziesz w zasadach NASA dotyczących danych i informacji o naukach o Ziemi.

Cytaty

Cytowania:

• Bolten, J., W.T. Crow, X. Zhan, T.J. Jackson i 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). Improved prediction of quasi-global vegetation conditions using remotely-sensed surface soil moisture, 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). 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., I. E. Mladenova, J.D. Bolten (2018). Wykorzystanie Google Earth Engine do oceny suszy na podstawie globalnych danych o wilgotności gleby. Remote Sensing, 10(8), s.1265. doi:10.3390/rs10081265 Google Scholar

• Kerr, Y. H. i D. Levine (2008). Przedmowa do wydania specjalnego poświęconego misji Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS), IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(3): 583–585. doi:10.1109/TGRS.2008.917807 Google Scholar

DOI

• https://doi.org/10.1029/2012GL053470
• https://doi.org/10.1109/JSTARS.2016.2639338
• https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.917807
• https://doi.org/10.3390/rs10081265

Odkrywaj za pomocą Earth Engine

Ważne: Earth Engine to platforma do analizy naukowej i wizualizacji zbiorów danych geoprzestrzennych o rozmiarze petabajtów, która jest dostępna zarówno do publicznego użytku, jak i dla firm oraz organów administracji. Z Earth Engine można korzystać bezpłatnie w celach badawczych, edukacyjnych i non-profit. Aby rozpocząć, zarejestruj się w Earth Engine.

Edytor kodu (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');

Otwórz w edytorze kodu

NASA-USDA Global Soil Moisture Data [deprecated]

Zbiory danych NASA-USDA Global soil moisture i NASA-USDA SMAP Global soil moisture zawierają informacje o wilgotności gleby na całym świecie w rozdzielczości przestrzennej 0,25° x 0,25°. Te zbiory danych obejmują wilgotność gleby na powierzchni i pod powierzchnią (mm), profil wilgotności gleby (%) oraz anomalie wilgotności gleby na powierzchni i pod powierzchnią. Anomalie wilgotności gleby są bez jednostek i …

NASA_USDA/HSL/soil_moisture, dane geofizyczne,hsl,nasa,smos,gleba,wilgotność-gleby,usda

2010-01-13T12:00:00Z/2020-12-31T12:00:00Z

-60 –180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

• https://doi.org/10.3390/rs10081265
• https://doi.org/10.3390/rs10081265