- Dataset-Verfügbarkeit
- 2001-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- OpenET, Inc.
- Intervall
- 1 Monat
- Tags
Beschreibung
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI)
DisALEXI wurde vor Kurzem im Rahmen des OpenET-Frameworks auf Google Earth Engine portiert. Die grundlegende ALEXI/DisALEXI-Modellstruktur wird von Anderson et al. (2012, 2018) beschrieben. Das ALEXI-Modell zur Evapotranspiration (ET) verwendet speziell zeitliche Differenzmessungen der LST (Land Surface Temperature, Landoberflächentemperatur) von geostationären oder polar umlaufenden Plattformen mit mittlerer Auflösung, um regionale ET-Karten zu erstellen. DisALEXI disaggregiert dann die regionale ALEXI-ET auf feinere Skalen mithilfe von Landsat-Daten (30 m; zweiwöchentlich), um einzelne landwirtschaftliche Flächen und andere Landschaftsmerkmale aufzulösen. Weitere Informationen
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 30 Meter (alle Bänder)
| Name | Einheiten | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 Meter | DisALEXI ET-Wert |
count |
Anzahl | 30 Meter | Anzahl der Cloud-Free-Werte |
Bildattribute
Bildeigenschaften
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Datum, an dem die Assets erstellt wurden |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Maximaler CLOUD_COVER_LAND-Prozentwert für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen werden |
| Sammlungen | STRING | Liste der Landsat-Sammlungen für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen werden |
| core_version | STRING | OpenET-Kernbibliotheksversion |
| end_date | STRING | Enddatum des Monats |
| et_reference_band | STRING | Band in „et_reference_source“, das die täglichen Referenz-ET-Daten enthält |
| et_reference_resample | STRING | Räumlicher Interpolationsmodus zum Resamplen von täglichen Referenzdaten für die ET |
| et_reference_source | STRING | Sammlungs-ID für die täglichen Referenzdaten für die geschätzte Transpiration |
| interp_days | DOUBLE | Maximale Anzahl von Tagen vor und nach dem Datum jedes Bildes, die in die Interpolation einbezogen werden sollen |
| interp_method | STRING | Methode, die zum Interpolieren zwischen Landsat-Modellschätzungen verwendet wird |
| interp_source_count | DOUBLE | Anzahl der verfügbaren Bilder in der Interpolationsquelle für den Zielmonat |
| mgrs_tile | STRING | MGRS-Gitterzonen-ID |
| model_name | STRING | OpenET-Modellname |
| model_version | STRING | OpenET-Modellversion |
| scale_factor_count | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das Zählband angewendet werden soll |
| scale_factor_et | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das ET-Band angewendet werden soll |
| start_date | STRING | Startdatum des Monats |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
Anderson, M., Gao, F., Knipper, K., Hain, C., Dulaney, W., Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K., Yang, Y., Medellin-Azuara, J. und Kustas, W., 2018. Bewertung der Land- und Wassernutzungsänderungen im California Delta auf Feldebene mithilfe von Fernerkundung. Remote Sensing, 10(6), S.889. doi:10.3390/rs10060889
Anderson, M.C., Norman, J.M., Mecikalski, J.R., Otkin, J.A. und Kustas, W.P., 2007. Eine klimatologische Studie zu Evapotranspiration und Feuchtigkeitsstress in den kontinentalen USA auf der Grundlage von thermischer Fernerkundung: 1. Modellformulierung Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D10). doi:10.1029/2006JD007506
DOIs
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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');