このデータセットはパブリッシャー カタログの一部であり、Google Earth Engine によって管理されていません。バグについては listaopgee@battelleecology.org にお問い合わせください。National Ecological Observatory Network カタログでその他のデータセットを表示することもできます。詳しくは、パブリッシャー データセットについての説明をご覧ください。
- カタログ オーナー
- National Ecological Observatory Network
- 利用可能なデータセットの期間
- 2013-01-01T00:00:00Z–2021-07-18T16:36:45Z
- データセット プロデューサー
- NEON
- タグ
説明
NEON Imaging Spectrometer（NIS）から導出された L1 地表方向反射率で予測され、NEON の植物葉の化学組成の観測値で調整された、モデル化された樹冠の窒素濃度。バンドには、1）キャノピー窒素の割合、2）キャノピー窒素モデルの不確実性、3）針葉樹モデルと非針葉樹モデルの分類結果、4）NDVI しきい値に基づく有効なピクセルマスクが含まれます。
キャノピー窒素データ プロダクトは、ピクセルあたりのキャノピー窒素の割合の推定値を提供します。モデル化された結果は、方向性反射スペクトルを予測変数として使用し、モデルの調整と検証にフィールドで収集されたキャノピー葉の化学測定値を利用するランダム フォレスト モデルをトレーニングすることで生成されます。これらの異なる植物機能型の最終モデル パラメータに大きな違いがあるため、針葉樹と非針葉樹の両方の窒素モデルが使用されます。モデルは、NEON 観測所の過去のデータから収集されたサンプルでトレーニングされ、データ品質の問題に対して適切にフィルタリングされました。値は植生サンプルのみでトレーニングされているため、他の景観タイプではモデルの精度が低下する可能性があります。すべてのピクセルが提供されますが、植生のあるピクセルを分離するために NDVI しきい値マスクが導出されました。
GEE での利用可能性は、NEON データポータル（下記のリンク）での完全な利用可能性を表していない場合があります。追加のサイトと年を GEE に追加するには、listaopgee@battelleecology.org にメールでリクエストしてください。
詳しくは、NEON データ プロダクト DP3.30018.002 をご覧ください。
ドキュメント: Canopy nitrogen - mosaic（DP3.30018.002）クイック スタートガイド
Google Earth Engine の AOP データ入門チュートリアル シリーズで、まず概要を把握してください。
NEON AOP GEE Data Viewer アプリで AOP データを閲覧して操作する
バンド
ピクセルサイズ
1 メートル
バンド
| 名前 | 単位 | 最小 | 最大 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|---|---|
Nitrogen_Percent |
% | 0 | 5 | 10 メートル | キャノピー窒素の割合 |
Nitrogen_Uncertainty |
% | 0 | 5 | 10 メートル | %N 予測に関連する不確実性。ランダム フォレスト モデルの各ディシジョン ツリーから %N 予測の標準偏差を計算して求めます。 |
Needle_Non-needle_Classification |
10 メートル | サポート ベクター マシン（SVM）分類を使用して作成されたバイナリマップ。非針葉樹クラスには、広葉樹、低木、草本植生など、針葉樹以外のすべての植生タイプが含まれます。針葉樹と非針葉樹の植生タイプの葉面窒素値を予測するために、別々のランダム フォレスト回帰モデルが開発されました。 |
|||
Valid_Pixel_Classification |
10 メートル | NDVI のしきい値 0.2 に基づくバイナリマップ。NDVI が 0.2 未満のピクセルは 0（無効）に設定されます。道路、水域、市街地などの植生のないエリアを除外できるようにすることを目的としています。 |
Needle_Non-needle_Classification クラステーブル
| 値 | 色 | 説明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 針葉 |
| 1 | #a9a9a9 | 針葉以外の葉 |
Valid_Pixel_Classification クラス表
| 値 | 色 | 説明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 無効 |
| 1 | #a9a9a9 | 有効 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| AOP_VISIT_NUMBER | INT | NEON サイトへのユニーク ユーザー数。 |
| 引用 | STRING | データの引用。NEON のデータポリシーと引用ガイドラインをご覧ください。 |
| DOI | STRING | デジタル オブジェクト識別子。リリースされた NEON データには DOI が割り当てられます。 |
| FLIGHT_YEAR | INT | データが収集された年。 |
| NEON_DOMAIN | STRING | NEON の生態気候ドメイン コード（「D01」～「D20」）。NEON のフィールド サイトとドメインをご覧ください。 |
| NEON_SITE | STRING | NEON の 4 桁のサイトコード。NEON フィールド サイトをご覧ください。 |
| NEON_SITE_NAME | STRING | NEON サイトの正式名称。NEON フィールド サイトをご覧ください。 |
| NEON_DATA_PROD_URL | STRING | NEON データプロダクトの URL。常に https://data.neonscience.org/data-products/DP3.30018.002 に設定します。 |
| SENSOR_ID | STRING | NEON Imaging Spectrometer（NIS）または Global Airborne Observatory（GAO）の ID: 「NIS1」、「NIS2」、「NIS3」、「GAO」。 |
| PROVISIONAL_RELEASED | STRING | データが Provisional か Released か。https://www.neonscience.org/data-samples/data-management/data-revisions-releases をご覧ください。 |
| RELEASE_YEAR | INT | データがリリースされた場合、NEON リリース タグの年。 |
利用規約
利用規約
NEON が収集し、データ プロダクトとして提供するすべてのデータ（希少種、絶滅危惧種（RTE）に関連するデータを除く）は、クリエイティブ・コモンズ CC0 1.0「権利留保なし」に基づいてパブリック ドメインにリリースされます。NEON データには著作権は適用されていません。許可を求めることなく、商用または非商用目的でデータをコピー、変更、配布できます。NEON データは、プライバシーなどの他の法律や権利の対象となる場合があります。NEON はデータについて一切保証せず、一切の責任を負いません。NEON データを使用または引用する際は、NEON による承認を暗示するような表現は避けてください。ほとんどの国では、データや事実に著作権は適用されません。NEON データをパブリック ドメインに置くことで、特に科学的分析やデータ集約での幅広い使用を促進します。ただし、次の学術的な規範に留意してください。 NEON データは、データ パッケージに関連付けられたドキュメントをガイドとして使用し、データの制限事項に留意した方法で使用する必要があります。NEON データの適切な使用方法と引用方法、NEON データを使用した研究の公開に関するベスト プラクティスについて詳しくは、NEON データ ガイドラインとポリシーをご覧ください。
引用
NEON の引用ガイドラインをご覧ください。
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コードエディタ（JavaScript）
// Read in the NEON AOP CNC Image Collection var cnc = ee.ImageCollection( 'projects/neon-prod-earthengine/assets/CNC/002'); // Display available images in the CNC Image Collection print('NEON Canopy Nitrogen Images') print(cnc.aggregate_array('system:index')) // Filter by specific image index var cnc_harv2019 = cnc.filter(ee.Filter.eq('system:index', '2019_HARV_6')).first(); // Mask nitrogen band using valid pixel band var cnc_valid = cnc_harv2019.select('Valid_Pixel_Classification'); var cnc_masked = cnc_harv2019.updateMask(cnc_valid); // Read in the uncertainty band and mask using valid pixel band var cnc_unc = cnc_harv2019.select('Nitrogen_Uncertainty'); var cnc_unc_masked = cnc_unc.updateMask(cnc_valid); // Define the visualization parameters // The min/max values below use a 2 sigma (~95%) stretch var visParamsNit = {bands: ['Nitrogen_Percent'], min: 1.6, max: 2.14, palette: ['440154', '3b528b', '21908c', '5dc963', 'fde725']}; var visParamsUnc = {min: 0.4, max: 0.7, palette: ['0d0887', '7e03a8', 'cc4778', 'f89540', 'f0f921']}; // Add the masked nitrogen and uncertainty layers to the map and center on the site Map.addLayer(cnc_unc_masked, visParamsUnc, 'HARV 2019 Nitrogen Uncertainty (%)'); Map.addLayer(cnc_masked, visParamsNit, 'HARV 2019 Nitrogen (%)'); Map.centerObject(cnc_harv2019, 11);