- Disponibilità set di dati
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Produttore di dati del set di dati
- OpenET, Inc.
- Cadenza
- 1 mese
- Tag
Descrizione
Supporto per la gestione dell'irrigazione via satellite
Il modello NASA Satellite Irrigation Management Support (SIMS) è stato originariamente sviluppato per supportare la mappatura satellitare dei coefficienti delle colture e dell'evapotraspirazione (ET) delle terre irrigate e per aumentare l'accesso a questi dati a supporto dell'utilizzo nella pianificazione dell'irrigazione e nella valutazione regionale delle esigenze idriche agricole (Melton et al., 2012). SIMS utilizza un approccio basato sulla riflettanza e incorpora il coefficiente di densità descritto da Allen e Pereira (2009) e Pereira et al. (2020) per calcolare i coefficienti di base delle colture per ogni pixel di 30 x 30 m. La modifica principale rispetto alla pubblicazione SIMS più recente (Pereira et al., 2020) per l'implementazione in OpenET è l'integrazione di un modello di bilancio idrico del suolo a griglia per tenere conto dell'evaporazione del suolo dopo gli eventi di precipitazione. I risultati del confronto e della valutazione dell'accuratezza di OpenET Fase I (Melton et al., 2022) hanno mostrato che SIMS ha generalmente ottenuto buoni risultati per i siti di terreni coltivati durante la stagione di crescita, ma ha avuto una bassa distorsione persistente durante i mesi invernali o altri periodi di tempo con precipitazioni frequenti. Questo risultato era previsto, poiché l'approccio basato sulla riflettanza utilizzato da SIMS non è sensibile all'evaporazione del suolo. Per correggere questa sottostima, è stato implementato un modello di bilancio idrico del suolo basato su FAO-56 (Allen et al., 1998) su Google Earth Engine e guidato con dati di precipitazione a griglia da gridMET per stimare i coefficienti di evaporazione del suolo. Questi coefficienti sono stati quindi combinati con i coefficienti di base delle colture calcolati da SIMS per calcolare l'evapotraspirazione totale delle colture utilizzando l'approccio a doppio coefficiente delle colture. Inoltre, è stata osservata una modesta distorsione positiva nei dati SIMS per i periodi con copertura vegetativa bassa o scarsa. Per correggere questa distorsione, sono stati apportati aggiornamenti alle equazioni che calcolano il coefficiente di base minimo delle colture per consentire di ottenere valori di coefficiente di base minimo delle colture inferiori. La documentazione completa del modello SIMS, degli algoritmi attuali e dei dettagli e delle equazioni utilizzati nel modello di bilancio idrico del suolo è inclusa nel manuale utente di SIMS.
Il modello SIMS calcola l'ET in condizioni di irrigazione adeguata per la fase e la condizione di crescita delle colture attuali misurate dai dati satellitari e in genere si prevede che SIMS abbia una distorsione positiva per le colture irrigate in deficit e per i terreni coltivati con stress idrico delle colture a breve termine o intermittente. Al momento, SIMS è implementato solo per i terreni coltivati e le terre non agricole sono mascherate in questa raccolta di dati. Le ricerche future estenderanno l'approccio del coefficiente di densità della vegetazione-coltura utilizzato in SIMS ad altri tipi di copertura del suolo. Ulteriori informazioni
Bande
Bande
Dimensioni in pixel: 30 metri (tutte le bande)
| Nome | Unità | Dimensioni pixel | Descrizione |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 metri | Valore ET SIMS |
count |
conteggio | 30 metri | Numero di valori senza nuvole |
Proprietà immagini
Proprietà immagini
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Data di creazione delle risorse |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Valore percentuale CLOUD_COVER_LAND massimo per le immagini Landsat incluse nell'interpolazione |
| collections | STRING | Elenco delle raccolte Landsat per le immagini Landsat incluse nell'interpolazione |
| core_version | STRING | Versione della libreria principale di OpenET |
| end_date | STRING | Data di fine mese |
| et_reference_band | STRING | Banda in et_reference_source che contiene i dati ET di riferimento giornalieri |
| et_reference_resample | STRING | Modalità di interpolazione spaziale per ricampionare i dati ET di riferimento giornalieri |
| et_reference_source | STRING | ID raccolta per i dati ET di riferimento giornalieri |
| interp_days | DOUBLE | Numero massimo di giorni prima e dopo la data di ogni immagine da includere nell'interpolazione |
| interp_method | STRING | Metodo utilizzato per interpolare tra le stime del modello Landsat |
| interp_source_count | DOUBLE | Numero di immagini disponibili nella raccolta di immagini di origine dell'interpolazione per il mese di destinazione |
| mgrs_tile | STRING | ID zona della griglia MGRS |
| model_name | STRING | Nome del modello OpenET |
| model_version | STRING | Versione del modello OpenET |
| scale_factor_count | DOUBLE | Fattore di scalabilità da applicare alla banda di conteggio |
| scale_factor_et | DOUBLE | Fattore di scalabilità da applicare alla banda et |
| start_date | STRING | Data di inizio mese |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
Citazioni
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), pp.971-994. doi:10.1111/1752-1688.12956
Pereira, L.S., P. Paredes, F.S. Melton, L.F. Johnson, R. López-Urrea, J. Cancela, and R.G. Allen. 2020. "Prediction of Basal Crop Coefficients from Fraction of Ground Cover and Height." Agricultural Water Management, Special Issue on Updates to the FAO56 Crop Water Requirements Method 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. and Pereira, L.S., 2009. Estimating crop coefficients from fraction of ground cover and height. Irrigation Science, 28, pp.17-34. doi:10.1007/s00271-009-0182-z
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. and Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. Fao, Rome, 300 (9), p.D05109. https://www.fao.org/3/x0490e/x0490e00.htm
DOI
Esplora con Earth Engine
Editor di codice (JavaScript)
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