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- 目录所有者
- 美国国家生态观测网络
- 数据集可用时间
- 2013-01-01T00:00:00Z–2021-07-18T16:36:45Z
- 数据集生产者
- NEON
- 标签
说明
使用 NEON 植物叶面化学观测数据校准并使用 L1 表面定向反射率（从 NEON 成像光谱仪 (NIS) 派生）预测的模拟冠层氮浓度。波段包括：1) 冠层氮百分比；2) 冠层氮模型不确定性；3) 针叶与非针叶模型的分类结果；4) 基于 NDVI 阈值的有效像素掩模。
冠层氮数据产品可提供每个像素的冠层氮百分比估计值。模型结果是通过训练随机森林模型生成的，该模型利用定向反射光谱作为预测变量，并利用实地采集的冠层叶片化学测量数据进行模型校准和验证。由于这两种不同的植物功能类型的最终模型形参存在显著差异，因此同时使用了针叶和非针叶氮模型。模型使用 NEON 观测站整个历史记录中收集的样本进行训练，并针对数据质量问题进行了适当的过滤。这些值仅基于植被样本进行训练，因此模型在其他景观类型中可能不准确。虽然提供了所有像素，但我们得出了一个 NDVI 阈值掩码，用于隔离包含植被的像素。
GEE 中的可用性可能并不代表 NEON 数据门户（链接如下）中的完整可用性。如需向 GEE 添加其他网站和年份，请发送电子邮件至 listaopgee@battelleecology.org 提出申请。
如需了解详情，请参阅 NEON 数据产品 DP3.30018.002。
文档：Canopy nitrogen - mosaic (DP3.30018.002) 快速入门指南
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频段
像素大小
1 米
波段
| 名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 像素大小 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
Nitrogen_Percent |
% | 0 | 5 | 米 | 树冠氮百分比 |
Nitrogen_Uncertainty |
% | 0 | 5 | 米 | 与 %N 预测相关的不确定性；通过计算随机森林模型中每棵决策树的 %N 预测的标准差得出。 |
Needle_Non-needle_Classification |
米 | 使用支持向量机 (SVM) 分类创建的二元地图。非针叶类包括所有非针叶植被类型，例如阔叶树、灌木、草本覆盖物等。我们分别开发了随机森林回归模型，用于预测针叶和非针叶植被类型的叶面氮值。 |
|||
Valid_Pixel_Classification |
米 | 基于 NDVI 阈值 0.2 的二元地图，其中 NDVI < 0.2 的像素设置为 0（无效）。旨在实现排除非植被区域，例如道路、水体、建成区等。 |
Needle_Non-needle_Classification 类表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 针叶 |
| 1 | #a9a9a9 | 非针叶 |
Valid_Pixel_Classification 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 无效 |
| 1 | #a9a9a9 | 有效 |
图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| AOP_VISIT_NUMBER | INT | 对 NEON 网站的唯一身份访问次数。 |
| 引用 | STRING | 数据引用。请参阅 NEON 数据政策和引用指南。 |
| 数字对象标识符 (DOI) | STRING | 数字对象标识符。已发布的 NEON 数据会分配一个 DOI。 |
| FLIGHT_YEAR | INT | 收集数据的年份。 |
| NEON_DOMAIN | STRING | NEON 生态气候网域代码，范围为“D01”到“D20”。请参阅 NEON 野外站点和网域。 |
| NEON_SITE | STRING | NEON 四位数观测点代码。请参阅 NEON 实地研究点。 |
| NEON_SITE_NAME | STRING | NEON 地点的全名。请参阅 NEON 实地研究点。 |
| NEON_DATA_PROD_URL | STRING | NEON 数据产品网址。始终设置为：https://data.neonscience.org/data-products/DP3.30018.002。 |
| SENSOR_ID | STRING | NEON 成像光谱仪 (NIS) 或全球机载观测台 (GAO) 的 ID：“NIS1”“NIS2”“NIS3”“GAO”。 |
| PROVISIONAL_RELEASED | STRING | 数据是临时数据还是已发布数据。请参阅 https://www.neonscience.org/data-samples/data-management/data-revisions-releases。 |
| RELEASE_YEAR | INT | 如果发布了数据，则为 NEON 发布标记的年份。 |
使用条款
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引用
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// 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);