OpenET DisALEXI Monthly Evapotranspiration v2.0

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Kataloginhaber

OpenET

Verfügbarkeit des Datasets

2001-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z

Ersteller des Datasets

OpenET, Inc.

Kontakt

[e-mail]

Earth Engine-Snippet

ee.ImageCollection("projects/openet/assets/disalexi/conus/gridmet/monthly/v2_0")

Intervall

1 Monat

Tags

evapotranspiration landsat-derived monthly openet publisher-dataset water water-vapor

Beschreibung

Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI).

DisALEXI wurde im Rahmen des OpenET-Frameworks zu Google Earth Engine portiert. Die ALEXI/DisALEXI-Modellstruktur wird von Anderson et al. (2012, 2018) beschrieben. Das ALEXI-Modell zur Evapotranspiration (ET) verwendet zeitliche Differenzmessungen der Landoberflächentemperatur (Land Surface Temperature, LST) von geostationären oder polar umlaufenden Plattformen mit moderater Auflösung, um regionale ET-Karten zu erstellen. DisALEXI disaggregiert dann die regionale ALEXI-ET auf feinere Skalen mithilfe von Landsat-Daten (30 m; alle zwei Wochen), um einzelne landwirtschaftliche Flächen und andere Landschaftsmerkmale zu erfassen.

Hinweis: DisALEXI-Daten sind erst ab 2001 verfügbar, da die ALEXI-Quelldaten erst ab 2001 verfügbar sind.

Weitere Informationen

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 30 Meter (alle Bänder)

Name	Einheiten	Pixelgröße	Beschreibung
et	mm	30 Meter	Gesamte tatsächliche Evapotranspiration (ET)
count	Anzahl	30 Meter	Anzahl der wolkenfreien Beobachtungen im Monat, die in die Interpolation einbezogen wurden

Bildattribute

Bildeigenschaften

Name	Typ	Beschreibung
build_date	STRING	Datum, an dem die Assets erstellt wurden
cloud_cover_max	DOUBLE	Maximaler CLOUD_COVER_LAND-Prozentwert für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen wurden
collections	STRING	Liste der Landsat-Sammlungen für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen wurden
core_version	STRING	Version der OpenET-Kernbibliothek
end_date	STRING	Enddatum des Monats
et_reference_band	STRING	Band in et_reference_source, das die täglichen Referenz-ET-Daten enthält
et_reference_resample	STRING	Modus der räumlichen Interpolation zum Resampling der täglichen Referenz-ET-Daten
et_reference_source	STRING	Sammlungs-ID für die täglichen Referenz-ET-Daten
interp_days	DOUBLE	Maximale Anzahl von Tagen vor und nach dem jeweiligen Bilddatum, die in die Interpolation einbezogen werden sollen
interp_method	STRING	Methode, die zum Interpolieren zwischen Landsat-Modellschätzungen verwendet wird
interp_source_count	DOUBLE	Anzahl der verfügbaren Bilder in der Interpolationsquelle-Bildsammlung für den Zielmonat
mgrs_tile	STRING	MGRS-Gitterzonen-ID
model_name	STRING	OpenET-Modellname
model_version	STRING	OpenET-Modellversion
scale_factor_count	DOUBLE	Skalierungsfaktor, der auf das Band „count“ angewendet werden soll
scale_factor_et	DOUBLE	Skalierungsfaktor, der auf das Band „et“ angewendet werden soll
start_date	STRING	Startdatum des Monats

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

CC-BY-4.0

Zitate

Quellenangaben:

• Anderson, M., Gao, F., Knipper, K., Hain, C., Dulaney, W., Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K., Yang, Y., Medellin-Azuara, J. und Kustas, W., 2018. Field-scale assessment of land and water use change over the California Delta using remote sensing. Remote Sensing, 10(6), p.889. doi:10.3390/rs10060889

• Anderson, M.C., Norman, J.M., Mecikalski, J.R., Otkin, J.A. und Kustas, W.P., 2007. A climatological study of evapotranspiration and moisture stress across the continental United States based on thermal remote sensing: 1. Model formulation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D10). doi:10.1029/2006JD007506

DOIs

• https://doi.org/10.3390/rs10060889

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Code-Editor (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/disalexi/conus/gridmet/monthly/v2_0')
  .filterDate('2020-01-01', '2021-01-01');

// Compute the annual evapotranspiration (ET) as the sum of the monthly ET
// images for the year.
var et = dataset.select('et').sum();

var visualization = {
  min: 0,
  max: 1400,
  palette: [
    '9e6212', 'ac7d1d', 'ba9829', 'c8b434', 'd6cf40', 'bed44b', '9fcb51',
    '80c256', '61b95c', '42b062', '45b677', '49bc8d', '4dc2a2', '51c8b8',
    '55cece', '4db4ba', '459aa7', '3d8094', '356681', '2d4c6e',
  ]
};

Map.setCenter(-100, 38, 5);

Map.addLayer(et, visualization, 'OpenET DisALEXI Annual ET');

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OpenET DisALEXI Monthly Evapotranspiration v2.0

Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI). DisALEXI wurde im Rahmen des OpenET-Frameworks zu Google Earth Engine portiert. Die ALEXI/DisALEXI-Modellstruktur wird von Anderson et al. (2012, 2018) beschrieben. Das ALEXI-Modell zur Evapotranspiration (ET) verwendet zeitliche Differenzmessungen der Landoberflächentemperatur (Land Surface Temperature, LST) …

projects/openet/assets/disalexi/conus/gridmet/monthly/v2_0, evapotranspiration,landsat-derived,monthly,openet,publisher-dataset,water,water-vapor

2001-01-01T00:00:00Z/2025-01-01T00:00:00Z

25 -126 50 -86

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

• https://doi.org/10.3390/rs10060889
• https://doi.org/10.3390/rs10060889