- 資料集開放期間
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- 資料集產生者
- OpenET, Inc.
- 行銷系列活動
- 1 個月
- 標記
說明
OpenET 架構最近已完成 geeSEBAL 的實作，如要瞭解目前 geeSEBAL 版本的概況，請參閱 Laipelt 等人 (2021) 的研究，該研究是以 Bastiaanssen 等人 (1998) 開發的原始演算法為基礎。OpenET geeSEBAL 實作項目會使用 Landsat Collection 2 的地表溫度 (LST) 資料，以及 NLDAS 和 gridMET 資料集，分別做為即時和每日氣象輸入資料。自動統計演算法會根據 Allen 等人 (2013 年) 提出的 Calibration using Inverse Modeling at Extreme Conditions (CIMEC) 演算法簡化版本，選取熱端和冷端成員，其中地表溫度 (LST) 和標準化差異植被指數 (NDVI) 值的量化值，會用於選取 Landsat 網域區域中的端成員候選項目。在植被茂密的區域選取寒冷潮濕的候選端元，在植被最少的農地選取炎熱乾燥的候選端元。根據所選的端點成員，geeSEBAL 會假設在寒冷潮濕的端點成員中，所有可用能量都會轉換為潛熱 (蒸發率高)，而在炎熱乾燥的端點成員中，所有可用能量都會轉換為顯熱。最後，系統會根據蒸發分數，從即時估算值向上調整每日蒸發散量估算值，並假設蒸發分數在白天保持不變，且土壤濕度和平流沒有顯著變化。根據 OpenET 準確度評估和比較研究的結果，OpenET geeSEBAL 演算法經過以下修改：(i) 使用額外篩選器選取端點，包括使用 USDA 農地資料層 (CDL) 和 NDVI、LST 和反照率的篩選器，改善簡化版 CIMEC；(ii) 根據先前降水量修正端點的 LST；(iii) 定義 NLDAS 風速閾值，以減少大氣校正期間的模型不穩定性；以及 (iv) 使用 FAO-56 做為參考 (Allen 等人，1998)。整體而言，geeSEBAL 的效能取決於地形、氣候和氣象條件，CIMEC 自動校正的熱端和冷端成員選取作業越敏感，不確定性就越高，而氣象輸入資料越敏感，不確定性就越低 (Laipelt 等人，2021 年和 Kayser 等人2022 年)。為減少複雜地形相關的不確定性，我們新增了改良功能，可修正地表上的地表溫度和全球 (事件) 輻射 (包括環境遞減率、海拔高度斜率和方位)，以呈現地形特徵對模型端成員選擇演算法和蒸發散估計值的影響。
頻帶
像素大小
30 公尺
波段
| 名稱 | 單位 | 像素大小 | 說明 |
|---|---|---|---|
et |
公釐 | 公尺 | geeSEBAL ET 值 |
count |
數量 | 公尺 | 雲端免費值數量 |
圖片屬性
影像屬性
| 名稱 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 資產建置日期 |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 插補中包含的 Landsat 影像 CLOUD_COVER_LAND 百分比值上限 |
| 收藏 | STRING | 內插 Landsat 影像的 Landsat 集合清單 |
| core_version | STRING | OpenET 核心程式庫版本 |
| end_date | STRING | 當月最後一天 |
| et_reference_band | STRING | et_reference_source 中的頻帶，內含每日參考 ET 資料 |
| et_reference_resample | STRING | 空間內插模式，用於重新取樣每日參考 ET 資料 |
| et_reference_source | STRING | 每日參考 ET 資料的集合 ID |
| interp_days | DOUBLE | 插補作業中包含每張圖片日期前後的天數上限 |
| interp_method | STRING | 用於在 Landsat 模型估計值之間插補的方法 |
| interp_source_count | DOUBLE | 目標月份的插補來源圖片集中可用的圖片數量 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS 網格區域 ID |
| model_name | STRING | OpenET 模型名稱 |
| model_version | STRING | OpenET 模型版本 |
| scale_factor_count | DOUBLE | 應套用至計數頻帶的縮放比例係數 |
| scale_factor_et | DOUBLE | 應套用至 et 頻帶的縮放比例係數 |
| start_date | STRING | 月份開始日期 |
使用條款
使用條款
參考資料
Laipelt, L. Kayser, R.H.B.、Fleischmann, A.S.、Ruhoff, A.、Bastiaanssen, W.、Erickson, T.A. 和 Melton, F.，2021 年，使用 SEBAL 演算法和 Google Earth Engine 雲端運算，長期監控蒸發散量。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. 和 Holtslag, A.A.M.， 1998 年。適用於陸地的遙測地表能量平衡演算法 (SEBAL)。1. 配方。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.、Collischonn, W. and Neale, C.M.U., 2022 年。評估 geeSEBAL 自動校正和氣象再分析的不確定性，以估算亞熱帶潮濕氣候的蒸發蒸散量。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. 和 Trezza, R.，2013 年。自動校準公制 - 陸地衛星蒸發蒸散程序。JAWRA Journal of the American Water Resources Association，49(3)，第 563-576 頁。 doi:10.1111/jawr.12056
DOI
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