- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2001-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- ওপেনইটি, ইনকর্পোরেটেড গুগল আর্থ ইঞ্জিন
- ক্যাডেন্স
- ১ মাস
- ট্যাগ
বিবরণ
বায়ুমণ্ডল-ভূমি বিনিময় বিপরীত / বায়ুমণ্ডল-ভূমি বিনিময় বিপরীতের বিভাজন (ALEXI/DisALEXI)
DisALEXI সম্প্রতি OpenET কাঠামোর অংশ হিসেবে Google Earth Engine-এ পোর্ট করা হয়েছে এবং Anderson et al. (2012, 2018) দ্বারা বেসলাইন ALEXI/DisALEXI মডেল কাঠামো বর্ণনা করা হয়েছে। ALEXI বাষ্পীভবন (ET) মডেলটি বিশেষভাবে ভূ-স্থির বা মাঝারি রেজোলিউশনের মেরু কক্ষপথের প্ল্যাটফর্ম থেকে সময় পার্থক্যমূলক ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা (LST) পরিমাপ ব্যবহার করে আঞ্চলিক ET মানচিত্র তৈরি করে। DisALEXI তারপর পৃথক খামার ক্ষেত্র এবং অন্যান্য ল্যান্ডস্কেপ বৈশিষ্ট্যগুলি সমাধান করার জন্য Landsat ডেটা (30 m; পাক্ষিক) ব্যবহার করে আঞ্চলিক ALEXI ET-কে সূক্ষ্ম স্কেলে বিভক্ত করে। অতিরিক্ত তথ্য
ব্যান্ড
পিক্সেল আকার
৩০ মিটার
ব্যান্ড
| নাম | ইউনিট | পিক্সেল আকার | বিবরণ |
|---|---|---|---|
et | মিমি | মিটার | DisALEXI ET মান |
count | গণনা | মিটার | ক্লাউড মুক্ত মানের সংখ্যা |
ছবির বৈশিষ্ট্য
ছবির বৈশিষ্ট্য
| নাম | আদর্শ | বিবরণ |
|---|---|---|
| বিল্ড_ডেট | স্ট্রিং | সম্পদ তৈরির তারিখ |
| ক্লাউড_কভার_ম্যাক্স | দ্বিগুণ | ইন্টারপোলেশনে অন্তর্ভুক্ত ল্যান্ডস্যাট ছবির জন্য সর্বোচ্চ CLOUD_COVER_LAND শতাংশ মান |
| সংগ্রহ | স্ট্রিং | ইন্টারপোলেশনে অন্তর্ভুক্ত ল্যান্ডস্যাট চিত্রের জন্য ল্যান্ডস্যাট সংগ্রহের তালিকা |
| কোর_ভার্সন | স্ট্রিং | ওপেনইটি কোর লাইব্রেরি সংস্করণ |
| শেষ_তারিখ | স্ট্রিং | মাসের শেষ তারিখ |
| ইত্যাদি_রেফারেন্স_ব্যান্ড | স্ট্রিং | et_reference_source-এর ব্যান্ড যাতে দৈনিক রেফারেন্স ET ডেটা থাকে |
| ইত্যাদি_রেফারেন্স_পুনঃনমুনা | স্ট্রিং | দৈনিক রেফারেন্স ET ডেটা পুনরায় নমুনা করার জন্য স্থানিক ইন্টারপোলেশন মোড |
| ইত্যাদি_রেফারেন্স_সোর্স | স্ট্রিং | দৈনিক রেফারেন্স ET ডেটার জন্য সংগ্রহ আইডি |
| দিনের_অন্তর | দ্বিগুণ | প্রতিটি ছবির তারিখের আগে এবং পরে সর্বোচ্চ কত দিন ইন্টারপোলেশনে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে |
| ইন্টারপ_পদ্ধতি | স্ট্রিং | ল্যান্ডস্যাট মডেল অনুমানের মধ্যে ইন্টারপোলেট করার জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি |
| ইন্টারপ_সোর্স_কাউন্ট | দ্বিগুণ | লক্ষ্য মাসের জন্য ইন্টারপোলেশন উৎস চিত্র সংগ্রহে উপলব্ধ চিত্রের সংখ্যা |
| mgrs_tile সম্পর্কে | স্ট্রিং | MGRS গ্রিড জোন আইডি |
| মডেল_নাম | স্ট্রিং | OpenET মডেলের নাম |
| মডেল_সংস্করণ | স্ট্রিং | ওপেনইটি মডেল সংস্করণ |
| স্কেল_ফ্যাক্টর_গণনা | দ্বিগুণ | কাউন্ট ব্যান্ডে প্রয়োগ করা উচিত এমন স্কেলিং ফ্যাক্টর |
| স্কেল_ফ্যাক্টর_এটি | দ্বিগুণ | স্কেলিং ফ্যাক্টর যা et ব্যান্ডে প্রয়োগ করা উচিত |
| শুরুর_তারিখ | স্ট্রিং | মাসের শুরুর তারিখ |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
অ্যান্ডারসন, এম., গাও, এফ., নিপার, কে., হেইন, সি., ডুলানি, ডব্লিউ., বালডোচি, ডি., আইচেলম্যান, ই., হেমস, কে., ইয়াং, ওয়াই., মেডেলিন-আজুয়ারা, জে. এবং কুস্টাস, ডব্লিউ., ২০১৮। রিমোট সেন্সিং ব্যবহার করে ক্যালিফোর্নিয়া ডেল্টায় ভূমি ও জল ব্যবহারের পরিবর্তনের ক্ষেত্র-স্কেল মূল্যায়ন। রিমোট সেন্সিং, ১০(৬), পৃ.৮৮৯। doi:১০.৩৩৯০/rs১০০৬০৮৮৯
অ্যান্ডারসন, এমসি, নরম্যান, জেএম, মেসিকালস্কি, জেআর, ওটকিন, জেএ এবং কুস্টাস, ডব্লিউপি, ২০০৭। তাপীয় দূরবর্তী সংবেদনের উপর ভিত্তি করে মহাদেশীয় মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে বাষ্পীভবন এবং আর্দ্রতার চাপের একটি জলবায়ুগত গবেষণা: ১. মডেল সূত্র। জার্নাল অফ জিওফিজিক্যাল রিসার্চ: অ্যাটমোস্ফিয়ারস, ১১২(ডি১০)। doi:১০.১০২৯/২০০৬জেডি০০৭৫০৬
ডিওআই
আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন
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');