- Доступность набора данных
- 2010-01-13T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
- Поставщик наборов данных
- НАСА GSFC
- Каденция
- 3 дня
- Теги
- геофизический
Описание
Глобальные данные о влажности почвы NASA-USDA и NASA-USDA SMAP Global о влажности почвы предоставляют информацию о влажности почвы по всему миру с пространственным разрешением 0,25° x 0,25°. Эти данные включают поверхностную и подповерхностную влажность почвы (мм), профиль влажности почвы (%) и аномалии поверхностной и подповерхностной влажности почвы. Аномалии влажности почвы не имеют единиц измерения и представляют собой стандартизированные аномалии, рассчитанные с использованием 31-дневного скользящего окна. Значения около 0 указывают на типичные условия влажности, в то время как очень положительные и очень отрицательные значения указывают на экстремальное увлажнение (влажность почвы выше среднего) и высыхание (влажность почвы ниже среднего) соответственно.
Этот набор данных создан путём интеграции спутниковых наблюдений за влажностью почвы и соленостью океана (SMOS) уровня 2 в модифицированную двухслойную модель Палмера с использованием метода усвоения данных на основе одномерного ансамблевого фильтра Калмана (EnKF). Усвоение данных наблюдений за влажностью почвы, полученных с помощью SMOS, помогло улучшить прогнозы влажности почвы, основанные на модели, особенно в регионах с низким уровнем инструментального обеспечения (например, Южная Африка, Ближний Восток), где отсутствуют качественные данные об осадках.
Этот набор данных был разработан Гидрологической научной лабораторией (HSL) в Центре космических полетов имени Годдарда НАСА в сотрудничестве со Службой зарубежного сельского хозяйства Министерства сельского хозяйства США и Лабораторией гидрологии и дистанционного зондирования Министерства сельского хозяйства США.
Группы
Размер пикселя
27830 метров
Группы
| Имя | Единицы | Мин. | Макс | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|---|---|
ssm | мм | 0* | 25.39* | метров | Поверхностная влажность почвы |
susm | мм | 0* | 274,6* | метров | Подповерхностная влажность почвы |
smp | Дробь | 0* | 1* | метров | Профиль влажности почвы |
ssma | Безразмерный | -4* | 4* | метров | Аномалия влажности поверхностной почвы |
susma | Безразмерный | -4* | 4* | метров | Аномалия влажности подземной почвы |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Этот набор данных находится в открытом доступе и доступен без ограничений на использование и распространение. Дополнительную информацию см. в Политике NASA в отношении данных и информации о науках о Земле .
Цитаты
Болтен, Дж., У. Т. Кроу, Х. Чжан, Т. Дж. Джексон и К. А. Рейнольдс (2010). Оценка полезности дистанционного измерения влажности почвы для оперативного мониторинга засухи в сельском хозяйстве, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 3(1): 57–66. doi:10.1109/JSTARS.2009.2037163 Google Scholar
Болтен, Дж. и У. Т. Кроу (2012). Улучшенное прогнозирование квазиглобального состояния растительности с использованием дистанционного измерения влажности поверхности почвы, Geophysical Research Letters , 39: (L19406). doi:10.1029/2012GL053470 Google Scholar
IE Mladenova, JD Bolten, WT Crow, MC Anderson, CR Hain, DM Johnson, R. Mueller (2017). Сравнение почвенной влажности, испаряющего стресса и вегетационных индексов для оценки урожайности кукурузы и сои в США, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 10(4): 1328-1343, doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338
Сазиб, Н., И.Е. Младенова, Дж.Д. Болтен (2018). Использование Google Earth для оценки засухи с использованием глобальных данных о влажности почвы. Дистанционное зондирование , 10(8), стр. 1265. doi:10.3390/rs10081265 Google Scholar
Керр, Й. Х. и Д. Левин (2008). Перейти к специальному выпуску, посвящённому миссии «Влажность почвы и соленость океана» (SMOS), IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 46(3): 583-585. doi:10.1109/TGRS.2008.917807 Google Scholar
DOI
Исследуйте с Earth Engine
Редактор кода (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');