- זמינות קבוצת הנתונים
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- מפיק מערך הנתונים
- OpenET, Inc.
- קצב
- חודש אחד
- תגים
תיאור
הטמעה של geeSEBAL הושלמה לאחרונה במסגרת OpenET. סקירה כללית של הגרסה הנוכחית של geeSEBAL מופיעה במאמר של Laipelt et al. (2021), שמבוסס על האלגוריתמים המקוריים שפותחו על ידי Bastiaanssen et al. (1998). ההטמעה של OpenET geeSEBAL משתמשת בנתוני טמפרטורת פני השטח (LST) מ-Landsat Collection 2, בנוסף לקבוצות הנתונים NLDAS ו-gridMET כנתונים מטאורולוגיים מיידיים ויומיים, בהתאמה. האלגוריתם הסטטיסטי האוטומטי לבחירת נקודות הקצה החמות והקרות מבוסס על גרסה פשוטה של האלגוריתם Calibration using Inverse Modeling at Extreme Conditions (CIMEC) שהוצע על ידי Allen et al. (2013), שבו נעשה שימוש בקוונטילים של LST ושל ערכי Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) כדי לבחור מועמדים לנקודות קצה באזור הדומיין של Landsat. המועמדים לנקודות קצה קרות ולחות נבחרים באזורים עם צמחייה עשירה, ואילו המועמדים לנקודות קצה חמות ויבשות נבחרים באזורים של אדמות חקלאיות עם צמחייה דלילה. על סמך חברי הקצה שנבחרו, geeSEBAL מניח שבחבר הקצה הקר והרטוב כל האנרגיה הזמינה מומרת לחום כמוס (עם שיעורי טרנספירציה גבוהים), בעוד שבחבר הקצה החם והיבש כל האנרגיה הזמינה מומרת לחום מורגש. לבסוף, האומדנים של האידוי והדיות היומיים מוגדלים מאומדנים מיידיים על סמך חלק האידוי, בהנחה שהוא קבוע במהלך היום ללא שינויים משמעותיים בלחות הקרקע ובאדבקציה. על סמך התוצאות של מחקר ההערכה וההשוואה של הדיוק של OpenET, בוצעו השינויים הבאים באלגוריתם geeSEBAL של OpenET: (i) הגרסה הפשוטה של CIMEC שופרה באמצעות מסננים נוספים לבחירת חברי הקצה, כולל שימוש ב-USDA Cropland Data Layer (CDL) ובמסננים ל-NDVI, ל-LST ול-albedo; (ii) בוצעו תיקונים ב-LST לחברי קצה על סמך משקעים קודמים; (iii) הוגדרו ספי מהירות רוח של NLDAS כדי לצמצם את חוסר היציבות של המודל במהלך התיקון האטמוספרי; ו- (iv) בוצעו שיפורים בהערכת קרינה נטו יומית, באמצעות FAO-56 כהפניה (Allen et al., 1998). בסך הכול, הביצועים של geeSEBAL תלויים בתנאים טופוגרפיים, אקלימיים ומטאורולוגיים, עם רגישות גבוהה יותר ואי ודאות שקשורות לבחירות של נקודות קצה חמות וקרות עבור הכיול האוטומטי של CIMEC, ורגישות נמוכה יותר ואי ודאות שקשורות לתשומות מטאורולוגיות (Laipelt et al., 2021 ו-Kayser et al., 2022). כדי לצמצם את אי הוודאות שקשורה לטופוגרפיה מורכבת, נוספו שיפורים לתיקון LST וקרינה גלובלית (אירוע) על פני השטח (כולל קצב השינוי הסביבתי, שיפוע הגובה וההיבט) כדי לייצג את ההשפעות של מאפיינים טופוגרפיים על אלגוריתם בחירת חברי הקצה של המודל ועל הערכות ה-ET.
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 30 מטרים (כל הפסים)
| שם | יחידות | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|
et |
מ"מ | 30 מטרים | ערך geeSEBAL ET |
count |
ספירה | 30 מטרים | מספר הערכים של הענן בחינם |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| build_date | מחרוזת | התאריך שבו הנכסים נוצרו |
| cloud_cover_max | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | ערך האחוז המקסימלי של CLOUD_COVER_LAND לתמונות לאנדסאט שנכללות באינטרפולציה |
| אוספים | מחרוזת | רשימת אוספי Landsat של תמונות Landsat שנכללות באינטרפולציה |
| core_version | מחרוזת | גרסת ספריית הליבה של OpenET |
| end_date | מחרוזת | תאריך הסיום של החודש |
| et_reference_band | מחרוזת | הטווח ב-et_reference_source שמכיל את נתוני ה-ET של הייחוס היומי |
| et_reference_resample | מחרוזת | מצב אינטרפולציה מרחבית לדגימה מחדש של נתוני ET יומיים של נקודת ייחוס |
| et_reference_source | מחרוזת | מזהה האוסף של נתוני ה-ET היומיים של ההפניה |
| interp_days | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | מספר הימים המקסימלי לפני ואחרי התאריך של כל תמונה שייכללו באינטרפולציה |
| interp_method | מחרוזת | השיטה שמשמשת לאינטרפולציה בין הערכות של מודל Landsat |
| interp_source_count | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | מספר התמונות שזמינות באוסף תמונות המקור לאינטרפולציה בחודש היעד |
| mgrs_tile | מחרוזת | מזהה אזור ברשת MGRS |
| model_name | מחרוזת | שם המודל של OpenET |
| model_version | מחרוזת | גרסת המודל OpenET |
| scale_factor_count | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | גורם לקביעת קנה מידה שצריך להחיל על פס הספירה |
| scale_factor_et | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | גורם לקביעת קנה מידה שצריך להחיל על רוחב הפס של ה-ET |
| start_date | מחרוזת | תאריך התחלת חודש |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
ציטוטים ביבליוגרפיים
Laipelt, L., Kayser, R.H.B., Fleischmann, A.S., Ruhoff, A., Bastiaanssen, W., Erickson, T.A. and Melton, F., 2021. מעקב ארוך טווח אחרי אידוי ודיות באמצעות אלגוריתם SEBAL ו-Google Earth Engine cloud computing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 178, pp.81-96. doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.05.018
Bastiaanssen, W.G., Menenti, M., Feddes, R.A. and Holtslag, A.A.M., 1998. אלגוריתם של מאזן אנרגיה של פני השטח לחישה מרחוק של קרקע (SEBAL). 1. ניסוח. Journal of hydrology, 212, pp.198-212. doi:S0022-1694(98)00253-4
Kayser, R.H., Ruhoff, A., Laipelt, L., de Mello Kich, E., Roberti, D. R., de Arruda Souza, V., Rubert, G.C.D., קולישון, ו. (Collischonn, W.) וניל, ק.מ.ו. (Neale, C.M.U.), 2022. הערכת אי הוודאות של כיול אוטומטי של geeSEBAL וניתוח מחדש של נתונים מטאורולוגיים כדי להעריך אידוי בקרקע באקלים סובטרופי לח. Agricultural and Forest Meteorology, 314, p.108775. doi:10.1016/j.agrformet.2021.108775
Allen, R.G., Burnett, B., Kramber, W., Huntington, J., Kjaersgaard, J., Kilic, A., Kelly, C. and Trezza, R., 2013. כיול אוטומטי של תהליך ה-evapotranspiration של מדד-Landsat. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
מזהי DOI
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
עורך קוד (JavaScript)
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');