- Доступность набора данных
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Производитель наборов данных
- OpenET, Inc.
- Каденция
- 1 месяц
- Теги
Описание
Реализация geeSEBAL недавно была завершена в рамках OpenET, и обзор текущей версии geeSEBAL можно найти в работе Laipelt et al. (2021), которая основана на оригинальных алгоритмах, разработанных Bastiaanssen et al. (1998). Реализация geeSEBAL в OpenET использует данные о температуре поверхности земли (LST) из коллекции Landsat 2, а также наборы данных NLDAS и gridMET в качестве мгновенных и ежедневных метеорологических входных данных соответственно. Автоматизированный статистический алгоритм для выбора горячих и холодных конечных элементов основан на упрощенной версии алгоритма калибровки с использованием обратного моделирования в экстремальных условиях (CIMEC), предложенного Allen et al. (2013), где квантили LST и значения нормализованного разностного индекса растительности (NDVI) используются для выбора кандидатов в конечные элементы в области данных Landsat. Кандидаты на роль холодных и влажных конечных элементов выбираются в хорошо озелененных районах, а кандидаты на роль жарких и сухих — в наименее озелененных сельскохозяйственных угодьях. На основе выбранных конечных элементов geeSEBAL предполагает, что в холодном и влажном конечном элементе вся доступная энергия преобразуется в скрытую теплоту (с высокими темпами транспирации), а в жарком и сухом — в явную теплоту. Наконец, оценки суточной эвапотранспирации масштабируются из мгновенных оценок, основанных на коэффициенте испарения, предполагая, что он постоянен в течение дня без существенных изменений влажности почвы и адвекции. На основе результатов исследования OpenET Accuracy Assessment and Intercomparison, алгоритм OpenET geeSEBAL был модифицирован следующим образом: (i) упрощенная версия CIMEC была улучшена за счет использования дополнительных фильтров для выбора конечных элементов, включая использование слоя данных USDA Cropland Data Layer (CDL) и фильтров для NDVI, LST и альбедо; (ii) поправки к температуре поверхности земли (LST) для конечных компонентов на основе предшествующих осадков; (iii) определение пороговых значений скорости ветра NLDAS для уменьшения нестабильности модели во время атмосферной коррекции; и (iv) улучшения в оценке суточной чистой радиации с использованием FAO-56 в качестве эталона (Allen et al., 1998). В целом, производительность geeSEBAL зависит от топографических, климатических и метеорологических условий, при этом более высокая чувствительность и неопределенность связаны с выбором горячих и холодных конечных компонентов для автоматической калибровки CIMEC, а более низкая чувствительность и неопределенность связаны с метеорологическими входными данными (Laipelt et al., 2021 и Kayser et al., 2022). Для уменьшения неопределенностей, связанных со сложным рельефом, были добавлены улучшения для коррекции LST и глобальной (падающей) радиации на поверхности (включая градиент температуры окружающей среды, уклон и экспозицию склона) для учета влияния топографических особенностей на алгоритм выбора конечных компонентов модели и оценки эвапотранспирации (ET).
Группы
Размер пикселя
30 метров
Группы
| Имя | Единицы | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|
et | мм | метры | значение geeSEBAL ET |
count | считать | метры | Количество значений без облаков |
Свойства изображения
Свойства изображения
| Имя | Тип | Описание |
|---|---|---|
| дата сборки | НИТЬ | Дата создания активов |
| облачное покрытие_макс | ДВОЙНОЙ | Максимальное значение CLOUD_COVER_LAND в процентах для изображений Landsat, включенных в интерполяцию. |
| коллекции | НИТЬ | Список коллекций изображений Landsat, включенных в интерполяцию. |
| core_version | НИТЬ | версия основной библиотеки OpenET |
| конечная_дата | НИТЬ | Дата окончания месяца |
| et_reference_band | НИТЬ | Полоса в et_reference_source, содержащая ежедневные эталонные данные по эвапотранспирации (ET). |
| et_reference_resample | НИТЬ | Режим пространственной интерполяции для передискретизации ежедневных эталонных данных по эвапотранспирации. |
| et_reference_source | НИТЬ | Идентификатор коллекции для ежедневных справочных данных по эвапотранспирации (ET). |
| interp_days | ДВОЙНОЙ | Максимальное количество дней до и после каждой даты получения изображения, которое следует включить в интерполяцию. |
| interp_method | НИТЬ | Метод, используемый для интерполяции между оценками модели Landsat. |
| interp_source_count | ДВОЙНОЙ | Количество доступных изображений в коллекции исходных изображений для интерполяции за целевой месяц. |
| mgrs_tile | НИТЬ | Идентификатор зоны сетки MGRS |
| model_name | НИТЬ | Название модели OpenET |
| модель_версия | НИТЬ | Версия модели OpenET |
| масштабный_фактор_количество | ДВОЙНОЙ | Масштабный коэффициент, который следует применять к полосе отсчета. |
| масштабный_фактор_эт | ДВОЙНОЙ | Масштабный коэффициент, который следует применять к полосе E. |
| Дата начала | НИТЬ | Дата начала месяца |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Цитаты
Лайпельт, Л., Кайзер, Р.Х.Б., Флейшманн, А.С., Рухофф, А., Бастианссен, В., Эриксон, Т.А. и Мелтон, Ф., 2021. Долгосрочный мониторинг эвапотранспирации с использованием алгоритма SEBAL и облачных вычислений Google Earth Engine. Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS, 178, стр. 81-96. doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.05.018
Бастианссен, В.Г., Мененти, М., Феддес, Р.А. и Холтслаг, А.А.М., 1998. Алгоритм баланса поверхностной энергии для суши на основе дистанционного зондирования (SEBAL). 1. Формулировка. Журнал гидрологии, 212, стр. 198-212. doi:S0022-1694(98)00253-4
Кайзер, Р.Х., Рухофф, А., Лайпельт, Л., де Мелло Кич, Э., Роберти, Д.Р., де Арруда Соуза, В., Руберт, Г.К.Д., Коллишонн, В. и Нил, Университет Карнеги-Меллона, 2022. Оценка неопределенностей автоматической калибровки geeSEBAL и метеорологического реанализа для оценки эвапотранспирации в субтропическом влажном климате. Сельскохозяйственная и лесная метеорология, 314, с. 108775. doi:10.1016/j.agrformet.2021.108775
Аллен, Р.Г., Бернетт, Б., Крамбер, В., Хантингтон, Дж., Кьерсгард, Дж., Килич, А., Келли, К. и Трецца, Р., 2013. Автоматическая калибровка процесса эвапотранспирации по данным метрических спутниковых снимков. Журнал JAWRA Американской ассоциации водных ресурсов, 49(3), стр. 563-576. doi:10.1111/jawr.12056
DOI
Исследуйте мир с помощью Earth Engine.
Редактор кода (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');