Este conjunto de dados faz parte de um catálogo de editores e não é gerenciado pelo Google Earth Engine. Entre em contato com o Land & Carbon Lab para informar bugs ou ver mais conjuntos de dados do catálogo Global Pasture Watch. Saiba mais sobre os conjuntos de dados do publisher.
- Proprietário do catálogo
- Global Pasture Watch (em inglês)
- Disponibilidade de conjuntos de dados
- 2000-01-01T00:00:00Z–2024-01-01T00:00:00Z
- Provedor de conjunto de dados
- Land and Carbon Lab Global Pasture Watch
- Contato
- Laboratório de terra e carbono
- Cadência
- 1 ano
- Tags
Descrição
Esse conjunto de dados fornece produtividade primária bruta global não calibrada com base em EO de 2000 com resolução espacial de 30 m. Produzido pela iniciativa Global Pasture Watch do Land & Carbon Lab, o conjunto de dados atual fornece valores de produtividade primária bruta (PPB) globalmente com resolução espacial de 30 m desde 2000. Os valores de GPP são modelados usando uma abordagem de eficiência de uso leve (LUE, na sigla em inglês), em que os ARDs do Landsat do GLAD (coleção 2) são agregados a cada dois meses (Consoli et al., 2024) e combinados com dados de temperatura do MODIS de 1 km e radiação fotossinteticamente ativa (PAR, na sigla em inglês) de 1° do CERES.
Para manter o conjunto de dados flexível, a eficiência máxima de uso da luz (LUEmax) é definida como 1 gC/m²/dia/MJ para todos os tipos de cobertura da terra. Isso permite que os usuários calibrem os valores de GPP de acordo com mapas de cobertura da terra específicos ou condições regionais.
Os valores bimestrais não calibrados de produtividade primária bruta (uGPP) (disponíveis no OpenLandMap STAC) são calculados por ano e acumulados durante todo o período de 365 dias para produzir valores anuais globais de uGPP, expressos em unidades de gC/m²/ano.
Os valores de GPP de pastagens são calculados na hora usando o app GEE.
Limitações:
Incompatibilidade na resolução dos dados de entrada: o conjunto de dados é fornecido com resolução de 30 m, mas as principais variáveis de entrada para temperatura (MOD11A1) e radiação fotossinteticamente ativa (CERES PAR) foram derivadas de produtos muito mais grosseiros (1 km e ~111 km, respectivamente). A redução dessas informações pode gerar incerteza e não capturar condições microclimáticas de pequena escala que afetam a produtividade das plantas.
Artefatos de dados: o conjunto de dados contém artefatos visuais conhecidos, incluindo listras verticais ("efeito de listra") em algumas áreas, que são resultado de problemas com o sensor Landsat 7 (falha do corretor de linha de varredura) e o processo subsequente de preenchimento de lacunas usado para criar o arquivo de refletância subjacente (Consoli et al., 2024). Esses artefatos podem interromper a continuidade espacial das estimativas de GPP durante períodos nublados e de cobertura de neve.
Resolução temporal: os dados são produzidos com uma resolução temporal bimestral. Esse período pode não ser suficiente para capturar os principais períodos de crescimento ou as respostas rápidas de uma planta (chuvas intensas) a mudanças ambientais, dificultando a captura precisa de picos de produtividade e variações sazonais.
Calibragem de pastagens: os valores de GPP de pastagens são calculados usando um único parâmetro de eficiência máxima de uso da luz (LUEmax, na sigla em inglês) (0,86 gC/m²/ano/MJ) para todas as pastagens globais, com base no algoritmo MOD17. Esse valor não é otimizado para tipos específicos de pastagens ou condições locais. Como resultado, o modelo mostra uma tendência a subestimar o GPP quando comparado às medições da torre de fluxo terrestre.
Dependência da precisão dos mapas de pastagem: a precisão dos valores de GPP de pastagem depende da precisão dos mapas de pastagem do GPW. Qualquer classificação incorreta da cobertura da terra nos mapas de origem (por exemplo, arbustais ou áreas agrícolas identificadas como pastagens) vai gerar erros correspondentes nas estimativas de GPP para esses locais.
Para mais informações, consulte Isik et. al, 2025, Zenodo e site do Global Pasture Watch no GitHub
Bandas
Bandas
| Nome | Mín. | Máx. | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|---|
gc_m2 |
0 | 4000 | 30 metros | Gramas de carbono por metro quadrado por ano (gC/m²/ano) |
Propriedades de imagens
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| version | INT | Versão do produto |
Termos de Uso
Termos de Uso
Citações
Isik, M. S., Mesquita, V., Parente, L., & Consoli, D. (2025). Global Pasture Watch: código-fonte do GPP global não calibrado baseado em EO e mapas de GPP de pastagens a 30 m. Zenodo. [Código-fonte]. Zenodo doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.15675358
Isik MS, Parente L, Consoli D, et al. (2025). Eficiência de uso da luz (LUE) com base na produtividade primária bruta (GPP) bimestral para pastagens globais com resolução espacial de 30 m (2000–2022), PeerJ. doi: https://doi.org/10.7717/peerj.19774
DOIs
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Editor de código (JavaScript)
Map.setCenter(-49.265188, -16.602052, 4); var ugppVis = {min: 0, max: 4000, palette: "faccfa,f19d6b,828232,226061,011959"} var ugpp = ee.ImageCollection( "projects/global-pasture-watch/assets/ggpp-30m/v1/ugpp_m" ) var ugpp2024 = ugpp.filterDate('2024-01-01', '2025-01-01').first(); Map.addLayer(ugpp2024, ugppVis, 'Uncalibrated GPP (2024)'); var ugpp2000 = ugpp.filterDate('2000-01-01', '2001-01-01').first(); Map.addLayer(ugpp2000, ugppVis, 'Uncalibrated GPP (2000)');