- 数据集可用时间
- 2010-01-13T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
- 数据集生产者
- NASA GSFC
- 频率
- 3 天
- 标签
说明
NASA-USDA 全球土壤湿度数据集和 NASA-USDA SMAP 全球土壤湿度数据集以 0.25°x0.25° 的空间分辨率提供全球土壤湿度信息。这些数据集包括地表和地下土壤湿度(毫米)、土壤湿度剖面(百分比),以及地表和地下土壤湿度异常。土壤湿度异常没有单位,表示使用 31 天的移动窗口计算出的标准化异常。接近 0 的值表示典型的湿度条件,而非常正和非常负的值分别表示极度潮湿(土壤湿度条件高于平均水平)和干燥(土壤湿度条件低于平均水平)。
此数据集是通过以下方式生成的:使用一维集合卡尔曼滤波器 (EnKF) 数据同化方法,将卫星衍生的土壤湿度海洋盐度 (SMOS) 2 级土壤湿度观测数据集成到修改后的双层 Palmer 模型中。SMOS 土壤湿度观测数据的同化有助于改进基于模型的土壤湿度预测,尤其是在仪器设备较少的地区(例如,南部非洲、中东)缺乏优质降水数据。
此数据集由 NASA 戈达德航天中心的 Hydrological Science Laboratory (HSL) 与 USDA Foreign Agricultural Services 和 USDA Hydrology and Remote Sensing Lab 合作开发。
频段
像素大小
27,830 米
波段
| 名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 像元大小 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
ssm |
mm | 0* | 25.39* | 米 | 表层土壤湿度 |
susm |
mm | 0* | 274.6* | 米 | 地下土壤湿度 |
smp |
分数 | 0* | 1* | 米 | 土壤湿度剖面 |
ssma |
无量纲 | -4* | 4* | 米 | 表层土壤湿度异常 |
susma |
无量纲 | -4* | 4* | 米 | 地下土壤湿度异常 |
使用条款
使用条款
本数据集属于公共领域,使用和分发不受限制。如需更多信息,请参见 NASA 地球科学数据和信息政策。
引用
Bolten, J.、W.T. Crow, X. Zhan、T.J. Jackson 和 C.A. Reynolds(2010 年)。 Evaluating the Utility of Remotely Sensed Soil Moisture Retrievals for Operational Agricultural Drought Monitoring(评估遥感土壤水分反演在农业干旱业务监测中的实用性),IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,3(1):57-66。 doi:10.1109/JSTARS.2009.2037163 Google 学术
Bolten, J. 和 W. T. Crow(2012 年)。Improved prediction of quasi-global vegetation conditions using remotely-sensed surface soil moisture, Geophysical Research Letters, 39: (L19406). doi:10.1029/2012GL053470 Google 学术
I. E. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. Mueller(2017 年)。美国玉米和大豆产量估计的土壤湿度、蒸发胁迫和植被指数的相互比较,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 年)。利用 Google Earth Engine 基于全球土壤湿度数据进行干旱评估。Remote Sensing,10(8),第 1265 页。 doi:10.3390/rs10081265 Google 学术
Kerr, Y. H. 和 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 学术
DOI
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (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');