- Verfügbarkeit des Datasets
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- OpenET, Inc.
- Intervall
- 1 Month
- Tags
Beschreibung
Satellite Irrigation Management Support
Das SIMS-Modell (Satellite Irrigation Management Support) der NASA wurde ursprünglich entwickelt, um die Satellitenkartierung von Pflanzenkoeffizienten und Evapotranspiration (ET) von bewässerten Flächen zu unterstützen und den Zugriff auf diese Daten zu erleichtern, damit sie für die Bewässerungsplanung und die regionale Bewertung des landwirtschaftlichen Wasserbedarfs verwendet werden können (Melton et al., 2012). SIMS verwendet einen auf der Reflexion basierenden Ansatz und berücksichtigt den von Allen und Pereira (2009) und Pereira et al. (2020) beschriebenen Dichtekoeffizienten, um die basalen Pflanzenkoeffizienten für jedes 30 × 30 m große Pixel zu berechnen. Die wichtigste Änderung gegenüber der letzten SIMS-Veröffentlichung (Pereira et al., 2020) für die Implementierung in OpenET ist die Integration eines rasterbasierten Modells für den Wasserhaushalt des Bodens, um die Bodenverdunstung nach Niederschlagsereignissen zu berücksichtigen. Die Ergebnisse des OpenET-Vergleichs und der Genauigkeitsbewertung in Phase I (Melton et al., 2022) zeigten, dass SIMS während der Vegetationsperiode im Allgemeinen gute Ergebnisse für Ackerflächen lieferte, aber in den Wintermonaten oder in anderen Zeiträumen mit häufigen Niederschlägen eine anhaltend niedrige Abweichung aufwies. Dieses Ergebnis war zu erwarten, da der auf der Reflexion basierende Ansatz von SIMS nicht auf die Bodenverdunstung reagiert. Um diese Unterschätzung zu korrigieren, wurde ein auf FAO-56 basierendes Modell für den Wasserhaushalt des Bodens (Allen et al., 1998) in Google Earth Engine implementiert und mit rasterbasierten Niederschlagsdaten von gridMET betrieben, um die Bodenverdunstungskoeffizienten zu schätzen. Diese Koeffizienten wurden dann mit den von SIMS berechneten basalen Pflanzenkoeffizienten kombiniert, um die gesamte Evapotranspiration der Pflanzen mithilfe des dualen Pflanzenkoeffizientenansatzes zu berechnen. Außerdem wurde in den SIMS-Daten für Zeiträume mit geringer oder spärlicher Vegetationsbedeckung eine geringe positive Abweichung beobachtet. Um diese Abweichung zu korrigieren, wurden die Gleichungen zur Berechnung des minimalen basalen Pflanzenkoeffizienten aktualisiert, damit niedrigere Werte für den minimalen basalen Pflanzenkoeffizienten erreicht werden können. Die vollständige Dokumentation des SIMS-Modells, der aktuellen Algorithmen sowie Details und Gleichungen, die im Modell für den Wasserhaushalt des Bodens verwendet werden, finden Sie im SIMS-Nutzerhandbuch.
Das SIMS-Modell berechnet die ET unter gut bewässerten Bedingungen für das aktuelle Pflanzenwachstumsstadium und den aktuellen Zustand, wie sie anhand der Satellitendaten gemessen werden. Es wird erwartet, dass SIMS im Allgemeinen eine positive Abweichung für Pflanzen und Ackerflächen mit Defizitbewässerung oder mit kurzzeitigem oder intermittierendem Wasserstress aufweist. Derzeit wird SIMS nur für Ackerflächen implementiert. Nichtlandwirtschaftliche Flächen werden in dieser Datenerhebung maskiert. In zukünftigen Studien wird der in SIMS verwendete Ansatz für die Vegetationsdichte und den Pflanzenkoeffizienten auf andere Landbedeckungstypen ausgeweitet. Weitere Informationen
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 30 Meter (alle Bänder)
| Name | Einheiten | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 Meter | SIMS-ET-Wert |
count |
Anzahl | 30 Meter | Anzahl der wolkenfreien Werte |
Bildattribute
Bildeigenschaften
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Datum, an dem die Assets erstellt wurden |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Maximaler CLOUD_COVER_LAND-Prozentwert für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen wurden |
| collections | STRING | Liste der Landsat-Sammlungen für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen wurden |
| core_version | STRING | Version der OpenET-Kernbibliothek |
| end_date | STRING | Enddatum des Monats |
| et_reference_band | STRING | Band in et_reference_source, das die täglichen Referenz-ET-Daten enthält |
| et_reference_resample | STRING | Modus der räumlichen Interpolation zum Resampling der täglichen Referenz-ET-Daten |
| et_reference_source | STRING | Sammlungs-ID für die täglichen Referenz-ET-Daten |
| interp_days | DOUBLE | Maximale Anzahl von Tagen vor und nach dem jeweiligen Bilddatum, die in die Interpolation einbezogen werden sollen |
| interp_method | STRING | Methode, die verwendet wird, um zwischen den Landsat-Modellschätzungen zu interpolieren |
| interp_source_count | DOUBLE | Anzahl der verfügbaren Bilder in der Quellbildsammlung für die Interpolation für den Zielmonat |
| mgrs_tile | STRING | MGRS-Gitterzonen-ID |
| model_name | STRING | OpenET-Modellname |
| model_version | STRING | OpenET-Modellversion |
| scale_factor_count | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das Band „count“ angewendet werden soll |
| scale_factor_et | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das Band „et“ angewendet werden soll |
| start_date | STRING | Startdatum des Monats |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
Melton, F., Huntington, J., Grimm, R., Herring, J., Hall, M., Rollison, D., Erickson, T., Allen, R., Anderson, M., Fisher, J., Kilic, A., Senay, G., volk, J., Hain, C., Johnson, L., Ruhoff, A., Blanenau, P., Bromley, M., Carrara, W., Daudert, B., Doherty, C., Dunkerly, C., Friedrichs, M., Guzman, A., Halverson, G., Hansen, J., Harding, J., Kang, Y., Ketchum, D., Minor, B., Morton, C., Revelle, P., Ortega-Salazar, S., Ott, T., Ozdogon, M., Schull, M., Wang, T., Yang, Y., Anderson, R., 2021. „OpenET: Filling a Critical Data Gap in Water Management for the Western United States. „Journal of the American Water Resources Association, 58(6), S.971–994. doi:10.1111/1752-1688.12956
Pereira, L.S., Tel. Paredes, F.S. Melton, L.F. Johnson, R. López-Urrea, J. Cancela und R.G. Allen. 2020. „Prediction of Basal Crop Coefficients from Fraction of Ground Cover and Height.“ Agricultural Water Management, Sonderausgabe zu Aktualisierungen der FAO56-Methode für den Wasserbedarf von Pflanzen 241, 106197. doi:10.1016/j.agwat.2020.106197
Melton, F.S., L.F. Johnson, C.P. Lund, L.L. Pierce, A.R. Michaelis, S.H. Hiatt, A. Guzman et al. 2012. „Satellite Irrigation Management Support with the Terrestrial Observation and Prediction System: A Framework for Integration of Satellite and Surface Observations to Support Improvements in Agricultural Water Resource Management.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 5 (6): 1709–21. doi:10.1109/JSTARS.2012.2214474
Allen, R.G. und Pereira, L.S., 2009. Estimating crop coefficients from fraction of ground cover and height. Irrigation Science, 28, S.17–34. doi:10.1007/s00271-009-0182-z
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. und Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. Fao, Rom, 300 (9), S.D05109. https://www.fao.org/3/x0490e/x0490e00.htm
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Code-Editor (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/SIMS/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 SIMS Annual ET');