- Dostępność zbioru danych
- 2010-01-13T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
- Producent zbioru danych
- NASA GSFC
- Kadencja
- 3 dni
- Tagi
Opis
Globalny zbiór danych NASA-USDA dotyczący wilgotności gleby i globalny zbiór danych NASA-USDA SMAP dotyczący wilgotności gleby 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 bezwymiarowe i reprezentują standaryzowane anomalie obliczone za pomocą 31-dniowego okna ruchomego. Wartości zbliżone do 0 wskazują na typowe warunki wilgotności, natomiast wartości bardzo dodatnie i bardzo ujemne wskazują odpowiednio na ekstremalne nawilżenie (warunki wilgotności gleby są powyżej średniej) i wysychanie (warunki wilgotności gleby są poniżej średniej).
Ten zbiór danych jest generowany przez integrację obserwacji wilgotności gleby na poziomie 2 pochodzących z satelity Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) z zmodyfikowanym dwuwarstwowym modelem Palmera przy użyciu jednowymiarowego zespołu filtra Kalmana (EnKF). Asymilacja obserwacji wilgotności gleby SMOS pomogła poprawić prognozy wilgotności gleby oparte na modelu, zwłaszcza na obszarach świata, które są słabo wyposażone w instrumenty (np. Afryka Południowa, Bliski Wschód) i nie mają danych o opadach deszczu dobrej jakości.
Ten zbiór danych został opracowany przez Hydrological Science Laboratory (HSL) w Centrum Lotów Kosmicznych im. Goddarda NASA we współpracy z USDA Foreign Agricultural Services oraz USDA Hydrology and Remote Sensing Lab.
Pasma
Pasma
Rozmiar piksela: 27 830 metrów (wszystkie pasma)
| Nazwa | Jednostki | Min. | Maks. | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|---|---|
ssm |
mm | 0* | 25,39* | 27 830 metrów | Wilgotność gleby na powierzchni |
susm |
mm | 0* | 274,6* | 27 830 metrów | Wilgotność gleby pod powierzchnią |
smp |
Ułamek | 0* | 1* | 27 830 metrów | Profil wilgotności gleby |
ssma |
Bezwymiarowe | -4* | 4* | 27 830 metrów | Anomalia wilgotności gleby na powierzchni |
susma |
Bezwymiarowe | -4* | 4* | 27 830 metrów | Anomalia wilgotności gleby pod powierzchnią |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Ten zbiór danych jest dostępny w domenie publicznej i można go używać oraz rozpowszechniać bez ograniczeń. Więcej informacji znajdziesz w zasadach NASA dotyczących danych i informacji o naukach o Ziemi.
Cytaty
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). 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). Leveraging the Google Earth Engine for Drought Assessment Using Global Soil Moisture Data. 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
DOI
Odkrywaj za pomocą 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');