이 데이터 세트는 게시자 카탈로그에 포함되어 있으며 Google Earth Engine에서 관리하지 않습니다. 버그가 있는 경우 listaopgee@battelleecology.org에 문의하거나 National Ecological Observatory Network 카탈로그에서 더 많은 데이터 세트를 확인하세요. 게시자 데이터 세트 자세히 알아보기
- 카탈로그 소유자
- National Ecological Observatory Network
- 데이터 세트 제공
- 2013-01-01T00:00:00Z–2021-07-18T16:36:45Z
- 데이터 세트 출처
- NEON
- 태그
설명
NEON 식물 잎 화학 관측치로 보정되고 NEON 이미징 분광계 (NIS)에서 파생된 L1 표면 방향 반사율로 예측된 모델링된 수관 질소 농도입니다. 밴드에는 1) 수관 질소 비율, 2) 수관 질소 모델 불확실성, 3) 침엽수 대 비침엽수 모델의 분류 결과, 4) NDVI 임계값을 기반으로 한 유효한 픽셀 마스크가 포함됩니다.
캐노피 질소 데이터 제품은 픽셀당 캐노피 질소 백분율 추정치를 제공합니다. 모델링된 결과는 방향성 반사 스펙트럼을 예측 변수로 활용하고 모델 보정 및 검증을 위해 필드에서 수집된 캐노피 잎 화학 측정값을 사용하는 랜덤 포레스트 모델을 학습하여 생성됩니다. 이러한 서로 다른 식물 기능 유형의 최종 모델 매개변수가 크게 다르기 때문에 침엽수와 비침엽수 질소 모델이 모두 사용됩니다. 모델은 NEON 관측소의 기록 전반에 걸쳐 수집된 샘플로 학습되었으며 데이터 품질 문제에 대해 적절하게 필터링되었습니다. 값은 식물 샘플에 대해서만 학습되었으므로 다른 지형 유형에서는 모델이 정확하지 않을 수 있습니다. 모든 픽셀이 제공되지만 식물이 있는 픽셀을 분리하기 위해 NDVI 임계값 마스크가 도출되었습니다.
GEE의 가용성이 아래에 링크된 NEON 데이터 포털의 전체 가용성을 나타내지 않을 수 있습니다. listaopgee@battelleecology.org로 이메일을 보내 요청하면 GEE에 추가 사이트와 연도를 추가할 수 있습니다.
자세한 내용은 NEON 데이터 제품 DP3.30018.002를 참고하세요.
문서: Canopy nitrogen - mosaic (DP3.30018.002) 빠른 시작 가이드
Google Earth Engine의 AOP 데이터 소개 튜토리얼 시리즈를 살펴보고 시작하세요.
NEON AOP GEE 데이터 뷰어 앱에서 AOP 데이터 탐색 및 상호작용
대역
픽셀 크기
1m
대역
| 이름 | 단위 | 최소 | 최대 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|---|---|
Nitrogen_Percent |
% | 0 | 5 | 미터 | Canopy Nitrogen Percent(캐노피 질소 비율) |
Nitrogen_Uncertainty |
% | 0 | 5 | 미터 | %N 예측과 관련된 불확실성입니다. 랜덤 포레스트 모델의 각 결정 트리에서 %N 예측의 표준 편차를 취하여 계산됩니다. |
Needle_Non-needle_Classification |
미터 | 서포트 벡터 머신 (SVM) 분류를 사용하여 생성된 이진 지도입니다. 비침엽수 클래스에는 활엽수, 관목, 초본 피복 등 침엽수가 아닌 모든 식물 유형이 포함됩니다. 침엽수와 비침엽수 식생 유형의 잎 질소 값을 예측하기 위해 별도의 랜덤 포레스트 회귀 모델이 개발되었습니다. |
|||
Valid_Pixel_Classification |
미터 | NDVI가 0.2 미만인 픽셀이 0 (유효하지 않음)으로 설정된 NDVI 기준값 0.2에 기반한 바이너리 지도입니다. 도로, 수역, 시가지 등 식물이 없는 지역을 제외하기 위한 것입니다. |
Needle_Non-needle_Classification 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 침엽 |
| 1 | #a9a9a9 | 바늘 모양이 아닌 잎 |
Valid_Pixel_Classification 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 잘못된 거야 |
| 1 | #a9a9a9 | 유효함 |
이미지 속성
이미지 속성
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| AOP_VISIT_NUMBER | INT | NEON 사이트의 순 방문수입니다. |
| 인용 | 문자열 | 데이터 인용 NEON 데이터 정책 및 인용 가이드라인을 참고하세요. |
| DOI | 문자열 | 디지털 객체 식별자입니다. 공개된 NEON 데이터에는 DOI가 할당됩니다. |
| FLIGHT_YEAR | INT | 데이터가 수집된 연도입니다. |
| NEON_DOMAIN | 문자열 | NEON 생태 기후 도메인 코드입니다('D01'~'D20'). NEON 현장 사이트 및 도메인을 참고하세요. |
| NEON_SITE | 문자열 | NEON 4자리 사이트 코드입니다. NEON 현장 사이트를 참고하세요. |
| NEON_SITE_NAME | 문자열 | NEON 사이트의 전체 이름입니다. NEON 현장 사이트를 참고하세요. |
| NEON_DATA_PROD_URL | 문자열 | NEON 데이터 제품 URL입니다. 항상 https://data.neonscience.org/data-products/DP3.30018.002로 설정됩니다. |
| SENSOR_ID | 문자열 | NEON Imaging Spectrometer(NIS) 또는 Global Airborne Observatory(GAO)의 ID입니다('NIS1', 'NIS2', 'NIS3', 'GAO'). |
| PROVISIONAL_RELEASED | 문자열 | 데이터가 잠정인지 출시되었는지 여부입니다. https://www.neonscience.org/data-samples/data-management/data-revisions-releases를 참고하세요. |
| RELEASE_YEAR | INT | 데이터가 출시된 경우 NEON 출시 태그의 연도입니다. |
이용약관
이용약관
희귀종, 멸종 위기종, 멸종 위기 (RTE) 종과 관련된 데이터를 제외하고 NEON에서 수집하여 데이터 제품으로 제공되는 모든 데이터는 Creative Commons CC0 1.0 'No Rights Reserved'에 따라 퍼블릭 도메인으로 공개됩니다. NEON 데이터에는 저작권이 적용되지 않습니다. 누구나 허가를 요청하지 않고 상업적 또는 비상업적 목적으로 데이터를 복사, 수정 또는 배포할 수 있습니다. NEON 데이터는 개인 정보 보호와 같은 다른 법률 또는 권리의 적용을 받을 수 있으며, NEON은 데이터에 대해 어떠한 보증도 하지 않으며 모든 책임을 부인합니다. NEON 데이터를 사용하거나 인용할 때는 NEON의 보증에 대해 암시해서는 안 됩니다. 대부분의 국가에서 데이터와 사실에는 저작권이 적용되지 않습니다. NEON 데이터를 퍼블릭 도메인에 배치함으로써 Google은 특히 과학적 분석 및 데이터 집계에서 광범위한 사용을 장려합니다. 하지만 다음과 같은 학술적 규범을 준수해야 합니다. NEON 데이터는 데이터 패키지와 연결된 문서를 가이드로 사용하여 데이터의 제한사항을 고려하는 방식으로 사용해야 합니다. NEON 데이터를 올바르게 사용하고 인용하는 방법과 NEON 데이터를 사용하는 연구를 게시하기 위한 권장사항에 관한 자세한 내용은 NEON 데이터 가이드라인 및 정책을 참고하세요.
인용
NEON 인용 가이드라인을 참고하세요.
Earth Engine으로 탐색
코드 편집기(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);