- 데이터 세트 제공
- 2001-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- 데이터 세트 출처
- OpenET, Inc.
- 주기
- 1개월
- 태그
설명
대기-토지 교환 역 / 대기-토지 교환 역의 세분화 (ALEXI/DisALEXI)
DisALEXI는 최근 OpenET 프레임워크의 일부로 Google Earth Engine으로 포팅되었으며 기준 ALEXI/DisALEXI 모델 구조는 Anderson 외(2012, 2018)에 의해 설명됩니다. ALEXI 증발산 (ET) 모델은 특히 정지 궤도 또는 중간 해상도 극궤도 플랫폼의 시간 차이 지표면 온도 (LST) 측정을 사용하여 지역 ET 지도를 생성합니다. 그런 다음 DisALEXI는 Landsat 데이터 (30m, 격주)를 사용하여 지역 ALEXI ET를 더 세분화하여 개별 농장 필드 및 기타 지형지물을 해결합니다. 추가 정보
대역
대역
픽셀 크기: 30m (모든 대역)
| 이름 | 단위 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30m | DisALEXI ET 값 |
count |
개수 | 30m | 클라우드 없는 값의 수 |
이미지 속성
이미지 속성
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 애셋이 빌드된 날짜 |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 보간에 포함된 Landsat 이미지의 최대 CLOUD_COVER_LAND 백분율 값 |
| 컬렉션 | STRING | 보간에 포함된 Landsat 이미지의 Landsat 컬렉션 목록 |
| core_version | STRING | OpenET 코어 라이브러리 버전 |
| end_date | STRING | 월의 종료일 |
| et_reference_band | STRING | 일일 참조 ET 데이터가 포함된 et_reference_source의 대역 |
| et_reference_resample | STRING | 일일 참조 ET 데이터를 리샘플링하는 공간 보간 모드 |
| et_reference_source | STRING | 일일 참조 ET 데이터의 컬렉션 ID |
| interp_days | DOUBLE | 보간에 포함할 각 이미지 날짜 전후의 최대 일수 |
| interp_method | STRING | Landsat 모델 추정치 간에 보간하는 데 사용되는 메서드 |
| interp_source_count | DOUBLE | 타겟 월의 보간 소스 이미지 컬렉션에서 사용 가능한 이미지 수 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS 그리드 영역 ID |
| model_name | STRING | OpenET 모델 이름 |
| model_version | STRING | OpenET 모델 버전 |
| scale_factor_count | DOUBLE | 개수 대역에 적용해야 하는 배율 |
| scale_factor_et | DOUBLE | et 대역에 적용해야 하는 배율 |
| start_date | STRING | 월의 시작일 |
이용약관
이용약관
인용
Anderson, M., Gao, F., Knipper, K., Hain, C., Dulaney, W., Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K., Yang, Y., Medellin-Azuara, J. 및 Kustas, W., 2018년. 원격 감지를 사용한 캘리포니아 델타의 토지 및 물 사용 변화에 대한 현장 규모 평가. 원격 감지, 10(6), p.889. doi:10.3390/rs10060889
Anderson, M.C., Norman, J.M., Mecikalski, J.R., Otkin, J.A. 및 Kustas, W.P., 2007년. 열 원격 감지를 기반으로 한 미국 대륙의 증발산 및 수분 스트레스에 대한 기후 연구: 1. 모델 공식화. 지구물리학 연구 저널: 대기, 112(D10). doi:10.1029/2006JD007506
DOI
Earth Engine으로 탐색
코드 편집기(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');