- Disponibilidade de conjuntos de dados
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Provedor de conjunto de dados
- OpenET, Inc.
- Cadência
- 1 mês
- Tags
Descrição
Implementação do Google Earth Engine do modelo de evapotranspiração de mapeamento em alta resolução com calibragem internalizada (eeMETRIC)
O eeMETRIC aplica os algoritmos e o processo avançados do METRIC de Allen et al. (2007; 2015) e Allen et al. (2013b), em que uma relação singular entre a diferença de temperatura do ar perto da superfície (dT) e a temperatura da superfície terrestre (TsDEM) é usada para estimar o fluxo de calor sensível (H) e é aplicada a cada cena do Landsat. A seleção automática dos pixels quentes e frios de uma imagem geralmente segue um procedimento de isolamento estatístico descrito por Allen et al. (2013a) e ReVelle, Kilic e Allen (2019a,b). A calibragem de H na eeMETRIC usa a ET de referência da alfafa calculada com base no conjunto de dados meteorológicos em grade do NLDAS usando uma redução fixa de 15% na ET de referência calculada para considerar os vieses conhecidos no conjunto de dados em grade. A redução fixa não afeta a acurácia da calibragem do eeMETRIC e reduz principalmente os impactos da correção de flutuabilidade da camada limite.
A identificação de candidatos para pools de pixels quentes e frios evoluiu na implementação do eeMETRIC do METRIC. O novo processo de calibragem automatizada incorpora a combinação de metodologias e abordagens que derivam de duas ramificações de desenvolvimento do EEFlux (Allen et al., 2015). A primeira ramificação se concentrou em melhorar o processo automatizado de seleção de pixels usando taxas de defasagem padrão para temperatura da superfície terrestre (LST, na sigla em inglês) sem mais defasagem espacial (ReVelle et al., 2019b). A segunda ramificação incorporou uma segunda eliminação espacial de LST, além de mudanças no processo de seleção de pixels (ReVelle et al., 2019a). A abordagem final e combinada é descrita por Kilic et al. (2021).
O eeMETRIC usa as funções aerodinâmicas em terrenos complexos (montanhas) desenvolvidas por Allen et al. (2013b) para melhorar as estimativas de rugosidade aerodinâmica, velocidade do vento e estabilidade da camada limite relacionadas à rugosidade estimada do terreno, posição em uma inclinação e direção do vento. Essas funções tendem a aumentar as estimativas de H (e reduzir ET) em encostas a barlavento e podem reduzir H (e aumentar ET) em encostas a sotavento. Outras funções METRIC usadas no eeMETRIC que foram adicionadas desde as descrições fornecidas em Allen et al. (2007 e 2011) incluem redução no fluxo de calor do solo (G) na presença de cobertura morta orgânica na superfície do solo, uso de uma resistência aerodinâmica excessiva para arbustos, uso da função de Perrier para árvores identificadas como floresta (Allen et al., 2018; Santos et al., 2012) e estimação aerodinâmica da evaporação de água aberta em vez de usar o balanço de energia (Jensen e Allen 2016; Allen et al., 2018). Em 2022, a função de Perrier foi aplicada a árvores (pomares) e uma partição de três fontes da temperatura da superfície em massa em temperatura do dossel, temperatura do solo à sombra e temperatura do solo ao sol foi aplicada a pomares e vinhedos. Esses últimos pedidos foram feitos em áreas onde pomares e vinhedos são identificados por CDL ou, na Califórnia, por um sistema de uso da terra patrocinado pelo estado. Essas funções e outras melhorias no modelo METRIC original são descritas no manual do usuário mais recente do METRIC (Allen et al., 2018). O eeMETRIC usa a refletância da superfície corrigida atmosfericamente e a LST da Coleção 2 Nível 2 do Landsat, com substituição pela Coleção 2 Nível 1 quando necessário para estimativas quase em tempo real.
Bandas
Tamanho do pixel
30 metros
Bandas
| Nome | Unidades | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|
et |
mm | metros | Valor de eeMETRIC ET |
count |
contagem | metros | Número de valores sem custo financeiro da nuvem |
Propriedades de imagens
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Data em que os recursos foram criados |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Valor máximo de porcentagem de CLOUD_COVER_LAND para imagens da Landsat incluídas na interpolação |
| coleções | STRING | Lista de coleções do Landsat para imagens incluídas na interpolação |
| core_version | STRING | Versão da biblioteca principal do OpenET |
| end_date | STRING | Data de término do mês |
| et_reference_band | STRING | Intervalo em "et_reference_source" que contém os dados diários de ET de referência. |
| et_reference_resample | STRING | Modo de interpolação espacial para reamostrar dados diários de ET de referência |
| et_reference_source | STRING | ID da coleta para os dados diários de ET de referência. |
| interp_days | DOUBLE | Número máximo de dias antes e depois de cada data de imagem para incluir na interpolação |
| interp_method | STRING | Método usado para interpolar entre as estimativas do modelo do Landsat |
| interp_source_count | DOUBLE | Número de imagens disponíveis na coleção de imagens de origem de interpolação para o mês de destino |
| mgrs_tile | STRING | ID da zona da grade MGRS |
| model_name | STRING | Nome do modelo OpenET |
| model_version | STRING | Versão do modelo OpenET |
| scale_factor_count | DOUBLE | Fator de escalonamento que deve ser aplicado ao intervalo de contagem |
| scale_factor_et | DOUBLE | Fator de escalonamento que deve ser aplicado à banda de ET |
| start_date | STRING | Data de início do mês |
Termos de Uso
Termos de Uso
Citações
Kilic, A., Allen, R.G., Blankenau, P., ReVelle, P., Ozturk, D. e Huntington, J., 2021. Produção global e acesso sem custo financeiro à evapotranspiração em escala Landsat com EEFlux e eeMETRIC. In 6th Decennial National Irrigation Symposium, 6-8, December 2021, San Diego, California (p. 1). American Society of Agricultural and Biological Engineers. doi:10.13031/irrig.2020-038
Allen, R.G., Tasumi, M., Morse, A. e Trezza, R., 2005. Um modelo de evapotranspiração e balanço energético baseado no Landsat na regulamentação e no planejamento de direitos de água no oeste dos EUA. Irrigation and Drainage systems, 19, pp.251-268. doi:10.1007/s10795-005-5187-z
Allen, R.G., Tasumi, M. e Trezza, R., 2007. Balanço energético baseado em satélite para mapear a evapotranspiração com calibragem internalizada (METRIC): modelo. Journal of irrigation and drainage engineering, 133(4), pp.380-394. doi:10.1029/2006JD007506
Allen, R., Irmak, A., Trezza, R., Hendrickx, J.M., Bastiaanssen, W. e Kjaersgaard, J., 2011. Estimativa de ET com base em satélites na agricultura usando SEBAL e METRIC. Hydrological Processes, 25(26), pp.4011-4027. doi:10.1002/hyp.8408
Allen, R.G., Burnett, B., Kramber, W., Huntington, J., Kjaersgaard, J., Kilic, A., Kelly, C. e Trezza, R., 2013a. Calibragem automática do processo de evapotranspiração da métrica Landsat. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
Allen, R.G., Trezza, R., Kilic, A., Tasumi, M. e Li, H., 2013b. Sensibilidade do balanço energético na escala do Landsat à variabilidade aerodinâmica em montanhas e terrenos complexos. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.592-604. doi:10.1111/jawr.12055
Allen, R.G., Morton, C., Kamble, B., Kilic, A., Huntington, J., Thau, D., Gorelick, N., Erickson, T., Moore, R., Trezza, R. e Ratcliffe, I., 2015. EEFlux: uma ferramenta de mapeamento de evapotranspiração com base no Landsat no Google Earth Engine. In 2015 ASABE/IA Irrigation Symposium: Emerging Technologies for Sustainable Irrigation-A Tribute to the Career of Terry Howell, Sr. Conference Proceedings (pp. 1-11). American Society of Agricultural and Biological Engineers. doi:10.13031/irrig.20152143511
Jensen, M.E. and R.G. Allen (ed.). 2016. Evaporação, evapotranspiração e requisitos de água de irrigação. Manual of Practice nº 70 (2ª edição). Task Committee on Revision of Manual 70, 2016, April. American Society of Civil Engineers. Reston, VA. 744 p. doi:10.1061/9780784414057
Kilic, A., Allen, R., Trezza, R., Ratcliffe, I., Kamble, B., Robison, C. e Ozturk, D., 2016. Sensibilidade das recuperações de evapotranspiração do algoritmo de processamento METRIC à resolução radiométrica aprimorada dos dados térmicos do Landsat 8 e ao viés de calibragem na temperatura da superfície do Landsat 7 e 8. Remote Sensing of Environment, 185, pp.198-209. doi:10.1016/j.rse.2016.07.011
ReVelle, P., A. Kilic e R.G. Allen. 2019a. Descrição da atualização: decaimento espacial em eeMETRIC. Observação de pesquisa. School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln e University of Idaho. 9 p.
ReVelle, P., A. Kilic e R.G. Allen. 2019b. Descrição da atualização: método automatizado de seleção de pixels no eeMETRIC. Research Note. School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln e University of Idaho. 20 p.
Santos, C., Lorite, I.J., Allen, R.G. e Tasumi, M., 2012. Parametrização aerodinâmica do modelo de balanço energético baseado em satélite (METRIC) para estimativa de ET em olivais de sequeiro da Andaluzia, Espanha. Water Resources Management, 26, pp.3267-3283. doi:10.1007/s11269-012-0071-8
DOIs
Explorar com o Earth Engine
Editor de código (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/EEMETRIC/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 eeMETRIC Annual ET');