Ten zbiór danych jest częścią katalogu wydawcy i nie jest zarządzany przez Google Earth Engine. W przypadku błędów skontaktuj się z zespołem pod adresem support@openetdata.org. Więcej zbiorów danych znajdziesz w katalogu OpenET. Więcej informacji o zbiorach danych wydawcy
- Właściciel katalogu
- OpenET
- Dostępność zbioru danych
- 2001-01-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- Dostawca zbioru danych
- OpenET, Inc.
- Kontakt
- support@openetdata.org
- Częstotliwość
- 1 miesiąc
- Tagi
Opis
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI).
DisALEXI został przeniesiony do Google Earth Engine w ramach platformy OpenET. Strukturę modelu podstawowego ALEXI/DisALEXI opisali Anderson i wsp. (2012, 2018). Model ewapotranspiracji ALEXI wykorzystuje pomiary różnic w czasie temperatury powierzchni ziemi (LST) z platform geostacjonarnych lub platform na orbitach polarnych o umiarkowanej rozdzielczości do generowania regionalnych map ewapotranspiracji. Następnie DisALEXI rozdziela regionalne dane ET z modelu ALEXI na mniejsze skale, korzystając z danych z satelity Landsat (30 m; co 2 tygodnie), aby uzyskać informacje o poszczególnych polach uprawnych i innych elementach krajobrazu.
Pasma
Pasma
Rozmiar piksela: 30 m (wszystkie pasma)
| Nazwa | Jednostki | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 metrów | Łączna rzeczywista ewapotranspiracja (ET) |
count |
liczba | 30 metrów | Liczba obserwacji bez chmur w danym miesiącu uwzględnionych w interpolacji |
Właściwości obrazu
Właściwości obrazu
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| build_date | CIĄG ZNAKÓW | Data budowy obiektów |
| cloud_cover_max | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Maksymalna wartość procentowa CLOUD_COVER_LAND dla obrazów Landsat uwzględnionych w interpolacji |
| kolekcje | CIĄG ZNAKÓW | Lista kolekcji Landsat dla obrazów Landsat uwzględnionych w interpolacji |
| core_version | CIĄG ZNAKÓW | Wersja podstawowej biblioteki OpenET |
| end_date | CIĄG ZNAKÓW | Data zakończenia miesiąca |
| et_reference_band | CIĄG ZNAKÓW | Pasmo w et_reference_source, które zawiera dzienne dane ET referencyjne. |
| et_reference_resample | CIĄG ZNAKÓW | Tryb interpolacji przestrzennej do ponownego próbkowania dziennych danych ET |
| et_reference_source | CIĄG ZNAKÓW | Identyfikator kolekcji dziennych danych ET |
| interp_days | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Maksymalna liczba dni przed i po dacie każdego zdjęcia, które mają być uwzględniane w interpolacji |
| interp_method | CIĄG ZNAKÓW | Metoda interpolacji między szacunkami modelu Landsat |
| interp_source_count | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Liczba dostępnych obrazów w kolekcji obrazów źródłowych interpolacji w przypadku miesiąca docelowego |
| mgrs_tile | CIĄG ZNAKÓW | Identyfikator strefy siatki MGRS |
| model_name | CIĄG ZNAKÓW | Nazwa modelu OpenET |
| model_version | CIĄG ZNAKÓW | Wersja modelu OpenET |
| scale_factor_count | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Współczynnik skalowania, który należy zastosować do zakresu liczby |
| scale_factor_et | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Współczynnik skalowania, który należy zastosować do pasma et |
| start_date | CIĄG ZNAKÓW | Data rozpoczęcia miesiąca |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Cytowanie
Anderson, M. Gao, F., Knipper, K., Hain, C., Dulaney, W., Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K., Yang, Y., Medellin-Azuara, J. i Kustas, W., 2018 r. Ocena zmian w zagospodarowaniu terenu i wykorzystaniu wody w delcie Kalifornii na podstawie danych z teledetekcji. Remote Sensing, 10(6), s.889. doi:10.3390/rs10060889
Anderson, M.C., Norman, J.M., Mecikalski, J.R., Otkin, J.A. and Kustas, W.P., 2007. Badanie klimatyczne ewapotranspiracji i stresu wilgotnościowego w kontynentalnej części Stanów Zjednoczonych na podstawie termicznego teledetekcji: 1. Formuła modelu. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D10). doi:10.1029/2006JD007506
DOI
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (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');