OpenET DisALEXI Monthly Evapotranspiration v2.0 [deprecated]

OpenET/DISALEXI/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0
Disponibilidad del conjunto de datos
2001-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
Proveedor del conjunto de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("OpenET/DISALEXI/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0")
Cadencia
1 mes
Etiquetas
evapotranspiration
gridmet-derived
landsat-derived
mensual
openet
agua
water-vapor

Descripción

Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI)

DisALEXI se transfirió recientemente a Google Earth Engine como parte del framework de OpenET, y la estructura del modelo base de ALEXI/DisALEXI se describe en Anderson et al. (2012, 2018). El modelo de evapotranspiración (ET) de ALEXI usa específicamente mediciones de temperatura de la superficie terrestre (LST) con diferencia de tiempo de plataformas de órbita polar geoestacionarias o de resolución moderada para generar mapas regionales de ET. Luego, DisALEXI desagrega la ET regional de ALEXI a escalas más finas con datos de Landsat (30 m; quincenal) para resolver campos agrícolas individuales y otras características del paisaje. Información adicional

Bandas

Bandas

Tamaño de los píxeles: 30 metros (todas las bandas)

Nombre Unidades Tamaño de los píxeles Descripción
et mm 30 metros

Valor de ET de DisALEXI

count count 30 metros

Cantidad de valores sin nubes

Propiedades de la imagen

Propiedades de la imagen

Nombre Tipo Descripción
build_date STRING

Fecha en que se crearon los recursos

cloud_cover_max DOUBLE

Valor porcentual máximo de CLOUD_COVER_LAND para las imágenes de Landsat incluidas en la interpolación

colecciones STRING

Lista de colecciones de Landsat para las imágenes de Landsat incluidas en la interpolación

core_version STRING

Versión de la biblioteca principal de OpenET

end_date STRING

Fecha de finalización del mes

et_reference_band STRING

Banda en et_reference_source que contiene los datos de ET de referencia diarios

et_reference_resample STRING

Modo de interpolación espacial para remuestrear los datos de ET de referencia diarios

et_reference_source STRING

ID de colección para los datos de ET de referencia diarios

interp_days DOUBLE

Cantidad máxima de días antes y después de cada fecha de imagen para incluir en la interpolación

interp_method STRING

Método que se usa para interpolar entre las estimaciones del modelo de Landsat

interp_source_count DOUBLE

Cantidad de imágenes disponibles en la colección de imágenes de origen de interpolación para el mes objetivo

mgrs_tile STRING

ID de zona de cuadrícula de MGRS

model_name STRING

Nombre del modelo de OpenET

model_version STRING

Versión del modelo de OpenET

scale_factor_count DOUBLE

Factor de escala que se debe aplicar a la banda de recuento

scale_factor_et DOUBLE

Factor de escala que se debe aplicar a la banda de ET

start_date STRING

Fecha de inicio del mes

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:
  • Anderson, M., Gao, F., Knipper, K., Hain, C., Dulaney, W., Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K., Yang, Y., Medellin-Azuara, J. y Kustas, W., 2018. Field-scale assessment of land and water use change over the California Delta using remote sensing. Remote Sensing, 10(6), p.889. doi:10.3390/rs10060889

  • Anderson, M.C., Norman, J.M., Mecikalski, J.R., Otkin, J.A. y Kustas, W.P., 2007. A climatological study of evapotranspiration and moisture stress across the continental United States based on thermal remote sensing: 1. Model formulation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D10). doi:10.1029/2006JD007506

DOIs

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Editor de código (JavaScript)

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');
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