Ten zbiór danych jest częścią Katalogu wydawców i nie jest zarządzany przez Google Earth Engine. W przypadku błędów napisz na adres listaopgee@battelleecology.org. Więcej zbiorów danych znajdziesz w katalogu National Ecological Observatory Network. Więcej informacji o zbiorach danych wydawcy
- Właściciel katalogu
- National Ecological Observatory Network
- Dostępność zbioru danych
- 2013-01-01T00:00:00Z–2021-07-18T16:36:45Z
- Dostawca zbioru danych
- NEON
- Tagi
Opis
Model stężenia azotu w koronie drzewa skalibrowany na podstawie obserwacji chemicznych liści roślin w ramach NEON i przewidywany na podstawie kierunkowego współczynnika odbicia powierzchni L1, uzyskanego za pomocą spektrometru obrazowego NEON (NIS). Pasma obejmują: 1) procent azotu w koronie drzewa, 2) niepewność modelu azotu w koronie drzewa, 3) wynik klasyfikacji modelu igieł i nieigieł oraz 4) maskę prawidłowych pikseli na podstawie progu NDVI.
Produkt danych dotyczących azotu w koronach drzew zawiera szacunkową wartość procentową azotu w koronach drzew na piksel. Wyniki modelowania są generowane przez trenowanie modelu lasu losowego, który wykorzystuje kierunkowe widma odbicia jako zmienne predykcyjne oraz pomiary chemiczne liści zebrane w terenie do kalibracji i weryfikacji modelu. Używane są 2 modele azotu: jeden dla igieł, a drugi dla pozostałych części rośliny. Wynika to z dużej różnicy w parametrach końcowych modelu w przypadku tych różnych typów funkcjonalnych roślin. Modele zostały wytrenowane na próbkach zebranych w całej historii obserwatorium NEON i odpowiednio odfiltrowanych pod kątem problemów z jakością danych. Wartości zostały wytrenowane tylko na podstawie próbek roślinnych, dlatego modele mogą być niedokładne w przypadku innych typów krajobrazu. Chociaż wszystkie piksele są dostępne, maska progu NDVI została utworzona w celu wyodrębnienia pikseli z wegetacją.
Dostępność w GEE może nie odzwierciedlać pełnej dostępności w portalu danych NEON (link poniżej). Dodatkowe witryny i lata można dodać do GEE na żądanie. W tym celu wyślij e-maila na adres listaopgee@battelleecology.org.
Więcej informacji znajdziesz w NEON Data Product DP3.30018.002.
Dokumentacja: Krótki przewodnik po danych dotyczących azotu w koronie drzewa – mozaika (DP3.30018.002)
Zacznij od zapoznania się z serią samouczków Wprowadzenie do danych AOP w Google Earth Engine.
Przeglądanie danych AOP i korzystanie z nich w aplikacji NEON AOP GEE Data Viewer
Pasma
Rozmiar piksela
1 metr
Pasma
| Nazwa | Jednostki | Min. | Maks. | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|---|---|
Nitrogen_Percent |
% | 0 | 5 | metry | Procent azotu w koronie drzewa |
Nitrogen_Uncertainty |
% | 0 | 5 | metry | Niepewność związana z %N prognozami, obliczana przez określenie odchylenia standardowego %N prognoz z każdego drzewa decyzyjnego w modelu lasu losowego. |
Needle_Non-needle_Classification |
metry | Mapa binarna utworzona za pomocą klasyfikacji SVM (Support Vector Machine). Klasa „non-needle” obejmuje wszystkie typy roślinności, które nie są iglaste, np. drzewa liściaste, krzewy, rośliny zielne itp. Opracowano oddzielne modele regresji lasów losowych, aby prognozować wartości azotu w liściach w przypadku roślin iglastych i nieiglastych. |
|||
Valid_Pixel_Classification |
metry | Mapa binarna na podstawie progu NDVI wynoszącego 0,2, gdzie piksele z NDVI < 0,2 są ustawione na 0 (nieprawidłowe). Ma na celu umożliwienie wykluczenia obszarów bez roślinności, takich jak drogi, zbiorniki wodne, obszary zabudowane itp. |
Tabela klasy Needle_Non-needle_Classification
| Wartość | Kolor | Opis |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | iglasty |
| 1 | #a9a9a9 | liść nieiglasty, |
Tabela klasy Valid_Pixel_Classification
| Wartość | Kolor | Opis |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | błąd |
| 1 | #a9a9a9 | prawidłowa |
Właściwości obrazu
Właściwości obrazu
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| AOP_VISIT_NUMBER | PRZ | Liczba unikalnych wizyt w witrynie NEON. |
| CYTOWANIE | CIĄG ZNAKÓW | Cytowanie danych. Zapoznaj się z zasadami dotyczącymi danych NEON i wskazówkami dotyczącymi cytowania. |
| DOI | CIĄG ZNAKÓW | DOI. Opublikowane dane NEON mają przypisany identyfikator DOI. |
| FLIGHT_YEAR | PRZ | Rok, w którym zebrano dane. |
| NEON_DOMAIN | CIĄG ZNAKÓW | Kod domeny ekoklimatycznej NEON, od „D01” do „D20”. Zobacz NEON Field Sites and Domains (w języku angielskim). |
| NEON_SITE | CIĄG ZNAKÓW | 4-cyfrowy kod witryny NEON. Zobacz NEON Field Sites. |
| NEON_SITE_NAME | CIĄG ZNAKÓW | Pełna nazwa witryny NEON. Zobacz NEON Field Sites. |
| NEON_DATA_PROD_URL | CIĄG ZNAKÓW | Adres URL usługi NEON. Zawsze ustawiona na: https://data.neonscience.org/data-products/DP3.30018.002. |
| SENSOR_ID | CIĄG ZNAKÓW | Identyfikator spektrometru obrazowania NEON (NIS) lub Global Airborne Observatory (GAO): „NIS1”, „NIS2”, „NIS3”, „GAO”. |
| PROVISIONAL_RELEASED | CIĄG ZNAKÓW | Określa, czy dane mają charakter tymczasowy czy zostały opublikowane. Więcej informacji znajdziesz na stronie https://www.neonscience.org/data-samples/data-management/data-revisions-releases. |
| RELEASE_YEAR | PRZ | Jeśli dane są udostępniane, podaj rok, w którym zostały opublikowane. |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Wszystkie dane zebrane przez NEON i udostępnione jako produkty danych, z wyjątkiem danych dotyczących rzadkich, zagrożonych lub wymierających gatunków, są udostępniane w domenie publicznej na licencji Creative Commons CC0 1.0 „No Rights Reserved”. Do danych NEON nie zastosowano praw autorskich. Każda osoba może kopiować, modyfikować lub rozpowszechniać dane w celach komercyjnych lub niekomercyjnych bez pytania o zgodę. Dane NEON mogą nadal podlegać innym przepisom lub prawom, np. dotyczącym prywatności. NEON nie udziela żadnych gwarancji dotyczących danych i wyłącza wszelką odpowiedzialność. Podczas korzystania z danych NEON lub ich cytowania nie należy sugerować, że NEON je zatwierdza. W większości krajów dane i fakty nie są objęte ochroną prawnoautorską. Udostępniając dane NEON publicznie, zachęcamy do ich szerokiego wykorzystania, zwłaszcza w analizach naukowych i agregacjach danych. Pamiętaj jednak o tych zasadach: dane NEON należy wykorzystywać z uwzględnieniem ich ograniczeń, korzystając z dokumentacji powiązanej z pakietami danych. Szczegółowe informacje o tym, jak prawidłowo używać danych NEON i je cytować, oraz najlepsze praktyki publikowania badań wykorzystujących te dane znajdziesz w wytycznych i zasadach dotyczących danych NEON.
Cytaty
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (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);