- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- ওপেনইটি, ইনকর্পোরেটেড।
- ক্যাডেন্স
- ১ মাস
- ট্যাগ
বিবরণ
সম্প্রতি OpenET কাঠামোর মধ্যে geeSEBAL বাস্তবায়ন সম্পন্ন হয়েছে এবং বর্তমান geeSEBAL সংস্করণের একটি সারসংক্ষেপ Laipelt et al. (2021) তে পাওয়া যাবে, যা Bastiaanssen et al. (1998) দ্বারা তৈরি মূল অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে তৈরি। OpenET geeSEBAL বাস্তবায়নে NLDAS এবং gridMET ডেটাসেট ছাড়াও Landsat Collection 2 থেকে ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা (LST) ডেটা যথাক্রমে তাৎক্ষণিক এবং দৈনিক আবহাওয়া সংক্রান্ত ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করা হয়। গরম এবং ঠান্ডা এন্ডমেম্বার নির্বাচন করার জন্য স্বয়ংক্রিয় পরিসংখ্যানগত অ্যালগরিদম অ্যালেন এট আল. (2013) দ্বারা প্রস্তাবিত ইনভার্স মডেলিং অ্যাট এক্সট্রিম কন্ডিশনস (CIMEC) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ক্যালিব্রেশনের একটি সরলীকৃত সংস্করণের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যেখানে LST এর পরিমাণ এবং স্বাভাবিক পার্থক্য উদ্ভিদ সূচক (NDVI) মান Landsat ডোমেন এলাকায় এন্ডমেম্বার প্রার্থী নির্বাচন করতে ব্যবহার করা হয়। ঠান্ডা এবং ভেজা এন্ডমেম্বার প্রার্থীদের ভাল গাছপালাযুক্ত এলাকায় নির্বাচন করা হয়, যখন গরম এবং শুষ্ক এন্ডমেম্বার প্রার্থীদের সবচেয়ে কম গাছপালাযুক্ত ফসলি জমিতে নির্বাচন করা হয়। নির্বাচিত প্রান্তিক সদস্যের উপর ভিত্তি করে, geeSEBAL ধরে নেয় যে ঠান্ডা এবং ভেজা প্রান্তিক সদস্যে সমস্ত উপলব্ধ শক্তি সুপ্ত তাপে রূপান্তরিত হয় (উচ্চ বাষ্পীভবন হার সহ), যখন গরম এবং শুষ্ক প্রান্তিক সদস্যে সমস্ত উপলব্ধ শক্তি সংবেদনশীল তাপে রূপান্তরিত হয়। অবশেষে, বাষ্পীভবন ভগ্নাংশের উপর ভিত্তি করে তাৎক্ষণিক অনুমান থেকে দৈনিক বাষ্পীভবনের অনুমান বৃদ্ধি করা হয়, ধরে নেওয়া হয় যে এটি দিনের বেলায় স্থির থাকে মাটির আর্দ্রতা এবং অ্যাডভেকশনে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন ছাড়াই। OpenET নির্ভুলতা মূল্যায়ন এবং আন্তঃতুলনামূলক গবেষণার ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, OpenET geeSEBAL অ্যালগরিদম নিম্নরূপে সংশোধন করা হয়েছিল: (i) প্রান্তিক সদস্য নির্বাচন করার জন্য অতিরিক্ত ফিল্টার ব্যবহার করে CIMEC-এর সরলীকৃত সংস্করণ উন্নত করা হয়েছিল, যার মধ্যে USDA ক্রপল্যান্ড ডেটা লেয়ার (CDL) এবং NDVI, LST এবং albedo-এর জন্য ফিল্টার ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত ছিল; (ii) পূর্ববর্তী বৃষ্টিপাতের উপর ভিত্তি করে প্রান্তিক সদস্যদের জন্য LST-তে সংশোধন; (iii) বায়ুমণ্ডলীয় সংশোধনের সময় মডেল অস্থিরতা কমাতে NLDAS বায়ু গতির থ্রেশহোল্ডের সংজ্ঞা; এবং, (iv) FAO-56 কে রেফারেন্স হিসেবে ব্যবহার করে দৈনিক নেট বিকিরণ অনুমান করার উন্নতি (Allen et al., 1998)। সামগ্রিকভাবে, geeSEBAL কর্মক্ষমতা ভূ-সংস্থান, জলবায়ু এবং আবহাওয়া সংক্রান্ত অবস্থার উপর নির্ভরশীল, CIMEC স্বয়ংক্রিয় ক্রমাঙ্কনের জন্য গরম এবং ঠান্ডা এন্ডমেম্বার নির্বাচনের সাথে সম্পর্কিত উচ্চ সংবেদনশীলতা এবং অনিশ্চয়তা এবং আবহাওয়া সংক্রান্ত ইনপুট সম্পর্কিত কম সংবেদনশীলতা এবং অনিশ্চয়তা (Laipelt et al., 2021 এবং Kayser et al., 2022)। জটিল ভূখণ্ডের সাথে সম্পর্কিত অনিশ্চয়তা কমাতে, মডেলের এন্ডমেম্বার নির্বাচন অ্যালগরিদম এবং ET অনুমানের উপর ভূ-সংস্থান বৈশিষ্ট্যের প্রভাব উপস্থাপন করার জন্য পৃষ্ঠের (পরিবেশগত ল্যাপস রেট, উচ্চতা ঢাল এবং দিক সহ) সঠিক LST এবং বৈশ্বিক (ঘটনা) বিকিরণে উন্নতি যোগ করা হয়েছে।
ব্যান্ড
পিক্সেল আকার
৩০ মিটার
ব্যান্ড
| নাম | ইউনিট | পিক্সেল আকার | বিবরণ |
|---|---|---|---|
et | মিমি | মিটার | geeSEBAL ET মান |
count | গণনা করা | 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 | et ব্যান্ডে যে স্কেলিং ফ্যাক্টর প্রয়োগ করা উচিত |
| শুরুর_তারিখ | স্ট্রিং | মাসের শুরুর তারিখ |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
উদ্ধৃতি
লাইপেল্ট, এল., কায়সার, আরএইচবি, ফ্লেইশম্যান, এএস, রুহফ, এ., বাস্তিয়ান্সেন, ডব্লিউ., এরিকসন, টিএ এবং মেল্টন, এফ., ২০২১। SEBAL অ্যালগরিদম এবং গুগল আর্থ ইঞ্জিন ক্লাউড কম্পিউটিং ব্যবহার করে বাষ্পীভবনের দীর্ঘমেয়াদী পর্যবেক্ষণ। আইএসপিআরএস জার্নাল অফ ফটোগ্রামমেট্রি অ্যান্ড রিমোট সেন্সিং, ১৭৮, পৃষ্ঠা ৮১-৯৬। doi:১০.১০১৬/j.isprsjprs.২০২১.০৫.০১৮
বাস্তিয়ান্সসেন, ডব্লিউজি, মেনেন্টি, এম., ফেডেস, আরএ এবং হোল্টস্লাগ, এএএম, ১৯৯৮। জমির জন্য একটি দূরবর্তী সংবেদী পৃষ্ঠ শক্তি ভারসাম্য অ্যালগরিদম (SEBAL)। ১. সূত্রায়ন। জলবিদ্যা জার্নাল, ২১২, পৃষ্ঠা ১৯৮-২১২। doi:S0022-1694(98)00253-4
কায়সার, আরএইচ, রুহফ, এ., লাইপেল্ট, এল., ডি মেলো কিচ, ই., রবার্টি, ডিআর, ডি আরুদা সুজা, ভি., রুবার্ট, জিসিডি, কলিস্কন, ডব্লিউ. এবং নিল, সিএমইউ, ২০২২। উপক্রান্তীয় আর্দ্র জলবায়ুতে বাষ্পীভবন অনুমান করার জন্য জিইএসইবিএল স্বয়ংক্রিয় ক্রমাঙ্কন এবং আবহাওয়া পুনর্বিশ্লেষণের অনিশ্চয়তা মূল্যায়ন করা। কৃষি ও বন আবহাওয়াবিদ্যা, ৩১৪, পৃষ্ঠা ১০৮৭৭৫। doi:১০.১০১৬/j.agrformet.২০২১.১০৮৭৭৫
অ্যালেন, আরজি, বার্নেট, বি., ক্র্যাম্বার, ডব্লিউ., হান্টিংটন, জে., কেজারগার্ড, জে., কিলিক, এ., কেলি, সি. এবং ট্রেজা, আর., ২০১৩। মেট্রিক-ল্যান্ডস্যাট বাষ্পীভবন প্রক্রিয়ার স্বয়ংক্রিয় ক্রমাঙ্কন। আমেরিকান ওয়াটার রিসোর্সেস অ্যাসোসিয়েশনের জাওরা জার্নাল, ৪৯(৩), পৃষ্ঠা ৫৬৩-৫৭৬। doi:১০.১১১১/jawr.১২০৫৬
ডিওআই
আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/GEESEBAL/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 geeSEBAL Annual ET');