- ডেটাসেটের প্রাপ্যতা
- 2001-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- ওপেনইটি, ইনকর্পোরেটেড।
- ক্যাডেন্স
- ১ মাস
- ট্যাগ
বর্ণনা
বায়ুমণ্ডল-ভূমি বিনিময় বিপরীত / বায়ুমণ্ডল-ভূমি বিনিময় বিপরীতের বিভাজন (ALEXI/DisALEXI)
DisALEXI সম্প্রতি OpenET ফ্রেমওয়ার্কের অংশ হিসেবে Google Earth Engine-এ পোর্ট করা হয়েছে এবং বেসলাইন ALEXI/DisALEXI মডেলের কাঠামো Anderson et al. (2012, 2018) দ্বারা বর্ণিত হয়েছে। ALEXI বাষ্পীভবন (ET) মডেলটি বিশেষভাবে ভূস্থির বা মাঝারি রেজোলিউশনের মেরু কক্ষপথের প্ল্যাটফর্ম থেকে প্রাপ্ত সময়ভিত্তিক ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রার (LST) পরিমাপ ব্যবহার করে আঞ্চলিক ET মানচিত্র তৈরি করে। এরপর DisALEXI, স্বতন্ত্র কৃষি ক্ষেত্র এবং অন্যান্য ভূদৃশ্য বৈশিষ্ট্য চিহ্নিত করার জন্য Landsat ডেটা (৩০ মি; দ্বি-সাপ্তাহিক) ব্যবহার করে আঞ্চলিক ALEXI ET-কে আরও সূক্ষ্ম স্কেলে বিভক্ত করে। অতিরিক্ত তথ্য
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ৩০ মিটার (সকল ব্যান্ড)
| নাম | ইউনিট | পিক্সেল আকার | বর্ণনা |
|---|---|---|---|
et | মিমি | ৩০ মিটার | DisALEXI ET মান |
count | গণনা | ৩০ মিটার | ক্লাউড মুক্ত মানের সংখ্যা |
ছবির বৈশিষ্ট্য
ছবির বৈশিষ্ট্য
| নাম | প্রকার | বর্ণনা |
|---|---|---|
| নির্মাণের তারিখ | স্ট্রিং | সম্পদগুলি তৈরি করার তারিখ |
| মেঘ_আচ্ছাদন_সর্বোচ্চ | ডাবল | ইন্টারপোলেশনে অন্তর্ভুক্ত ল্যান্ডস্যাট চিত্রগুলির জন্য সর্বোচ্চ CLOUD_COVER_LAND শতাংশ মান |
| সংগ্রহ | স্ট্রিং | ইন্টারপোলেশনে অন্তর্ভুক্ত ল্যান্ডস্যাট চিত্রগুলির জন্য ল্যান্ডস্যাট সংগ্রহগুলির তালিকা |
| কোর_সংস্করণ | স্ট্রিং | ওপেনইটি কোর লাইব্রেরি সংস্করণ |
| শেষ তারিখ | স্ট্রিং | মাসের শেষ তারিখ |
| et_reference_band | স্ট্রিং | et_reference_source-এর সেই ব্যান্ড যেখানে দৈনিক রেফারেন্স ET ডেটা রয়েছে |
| et_reference_resample | স্ট্রিং | দৈনিক রেফারেন্স ET ডেটা পুনঃনমুনা করার জন্য স্থানিক ইন্টারপোলেশন মোড |
| et_reference_source | স্ট্রিং | দৈনিক রেফারেন্স ET ডেটার জন্য সংগ্রহ আইডি |
| ইন্টারপ_দিন | ডাবল | ইন্টারপোলেশনে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রতিটি ছবির তারিখের আগে ও পরের সর্বাধিক সংখ্যক দিন। |
| ইন্টারপ_পদ্ধতি | স্ট্রিং | ল্যান্ডস্যাট মডেলের অনুমানগুলির মধ্যে ইন্টারপোলেট করতে ব্যবহৃত পদ্ধতি |
| ইন্টারপ_সোর্স_কাউন্ট | ডাবল | লক্ষ্য মাসের জন্য ইন্টারপোলেশন উৎস চিত্র সংগ্রহে উপলব্ধ চিত্রের সংখ্যা |
| mgrs_tile | স্ট্রিং | এমজিআরএস গ্রিড জোন আইডি |
| মডেলের নাম | স্ট্রিং | ওপেনইটি মডেলের নাম |
| মডেল_সংস্করণ | স্ট্রিং | ওপেনইটি মডেল সংস্করণ |
| স্কেল_ফ্যাক্টর_গণনা | ডাবল | গণনা ব্যান্ডে যে স্কেলিং ফ্যাক্টর প্রয়োগ করা উচিত |
| স্কেল_ফ্যাক্টর_ইটি | ডাবল | ইটি ব্যান্ডে যে স্কেলিং ফ্যাক্টর প্রয়োগ করা উচিত |
| শুরুর তারিখ | স্ট্রিং | মাসের শুরুর তারিখ |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
অ্যান্ডারসন, এম., গাও, এফ., নিপার, কে., হেইন, সি., ডুলানি, ডব্লিউ., বালডোকি, ডি., আইচেলম্যান, ই., হেমিস, কে., ইয়াং, ওয়াই., মেডেইন-আজুয়ারা, জে. এবং কুস্তাস, ডব্লিউ., 2018. রিমোট সেন্সিং ব্যবহার করে ক্যালিফোর্নিয়া ডেল্টায় ভূমি এবং জল ব্যবহারের পরিবর্তনের ক্ষেত্র-পর্যায়ের মূল্যায়ন। রিমোট সেন্সিং, 10(6), পৃ. 889. doi:10.3390/rs10060889
অ্যান্ডারসন, এমসি, নরম্যান, জেএম, মেসিকালস্কি, জেআর, ওটকিন, জেএ এবং কুস্তাস, ডব্লিউপি, ২০০৭। তাপীয় রিমোট সেন্সিং-এর উপর ভিত্তি করে মহাদেশীয় মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে বাষ্পীভবন এবং আর্দ্রতা চাপের একটি জলবায়ুগত গবেষণা: ১. মডেল প্রণয়ন। জার্নাল অফ জিওফিজিক্যাল রিসার্চ: অ্যাটমোস্ফিয়ার্স, ১১২(ডি১০)। ডিওআই:১০.১০২৯/২০০৬জেডি০০৭৫০৬
ডিওআই
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/DISALEXI/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0') .filterDate('2020-01-01', '2021-01-01'); // Compute the annual evapotranspiration (ET) as the sum of the monthly ET // images for the year. var et = dataset.select('et').sum(); var visualization = { min: 0, max: 1400, palette: [ '9e6212', 'ac7d1d', 'ba9829', 'c8b434', 'd6cf40', 'bed44b', '9fcb51', '80c256', '61b95c', '42b062', '45b677', '49bc8d', '4dc2a2', '51c8b8', '55cece', '4db4ba', '459aa7', '3d8094', '356681', '2d4c6e', ] }; Map.setCenter(-100, 38, 5); Map.addLayer(et, visualization, 'OpenET DisALEXI Annual ET');