Dieses Dataset ist Teil eines Publisher-Katalogs und wird nicht von Google Earth Engine verwaltet. Wenden Sie sich bei Fehlern an support@openetdata.org oder sehen Sie sich weitere Datasets aus dem OpenET-Katalog an. Weitere Informationen zu Publisher-Datasets
- Kataloginhaber
- OpenET
- Dataset-Verfügbarkeit
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-04-01T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- OpenET, Inc.
- Kontakt
- support@openetdata.org
- Intervall
- 1 Monat
- Tags
Beschreibung
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI).
DisALEXI wurde im Rahmen des OpenET-Frameworks in Google Earth Engine portiert. Die Baseline-Modellstruktur von ALEXI/DisALEXI wird von Anderson et al. (2012, 2018) beschrieben. Das ALEXI-Modell zur Evapotranspiration (ET) verwendet speziell zeitliche Differenzmessungen der LST (Land Surface Temperature, Landoberflächentemperatur) von geostationären oder polar umlaufenden Plattformen mit mittlerer Auflösung, um regionale ET-Karten zu erstellen. Mit DisALEXI wird die regionale ALEXI-ET mithilfe von Landsat-Daten (30 m; zweiwöchentlich) auf feinere Skalen aufgeschlüsselt, um einzelne landwirtschaftliche Flächen und andere Landschaftsmerkmale zu erfassen.
OpenET Collection v2.1 ist eine neu verarbeitete und aktualisierte Version von Collection v2.0. Sie wurde hauptsächlich entwickelt, um bekannte Probleme mit v2.0 zu beheben. Außerdem wurden geringfügige Modellverbesserungen und Aktualisierungen der Eingabedaten vorgenommen. Es ist zu erwarten, dass es zwischen den beiden Erfassungsversionen für einige Orte und Zeiten deutliche Unterschiede bei der ET geben wird. Hier einige Beispiele für die Aktualisierungen und Änderungen:
- Zusätzliche Cloud-Screening- und ‑Filterfunktionen, um Landsat-Bilder mit nicht maskierten Wolken und/oder umfangreicher Schneedecke zu überspringen.
- Die Verarbeitung wurde wiederholt, um Aktualisierungen der NLDAS-2- und GRIDMET-Eingabe-Datasets für Meteorologie zu berücksichtigen.
- Einbindung des jährlichen NLCD-Produkts des USGS für alle Modelle, die Informationen zur Landbedeckung erfordern.
- Einbindung der neuesten USDA CDL für alle Modelle, die Informationen zum Erntetyp erfordern.
- Die Interpolation wurde aktualisiert, sodass die monatliche ET nur berechnet wird, wenn für alle Tage im Monat interpolierte Werte vorhanden sind. Dadurch wird die Anzahl der Monate mit „count=0“ in bewölkten/verschneiten oder Perioden mit geringer Abdeckung reduziert.
- Anwendung einer Emissivitätskorrektur zur Behebung eines bekannten Problems in Landsat-LST-Daten.
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 30 Meter (alle Bänder)
| Name | Einheiten | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 Meter | Tatsächliche Evapotranspiration insgesamt (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 |
| build_status | STRING | Der Status kann „permanent“ oder „provisional“ sein. Bilder, die als „vorläufig“ gekennzeichnet sind, können in Zukunft aktualisiert werden. |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Maximaler CLOUD_COVER_LAND-Prozentwert für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen werden |
| Sammlungen | STRING | Liste der Landsat-Sammlungen für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen werden |
| core_version | STRING | OpenET-Kernbibliotheksversion |
| 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 | Räumlicher Interpolationsmodus zum Resamplen von täglichen Referenzdaten für die ET |
| et_reference_source | STRING | Sammlungs-ID für die täglichen Referenzdaten für die geschätzte Transpiration |
| image_source_count | DOUBLE | Anzahl der Szenenbilder, die für die Interpolation verwendet werden |
| interp_days | DOUBLE | Maximale Anzahl von Tagen vor und nach dem Datum jedes Bildes, 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 Sammlung von Interpolationsquellenbildern 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 Zählband angewendet werden soll |
| scale_factor_et | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das ET-Band angewendet werden soll |
| start_date | STRING | Startdatum des Monats |
| units_et | STRING | Einheiten des „et“-Bands |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
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. Bewertung der Land- und Wassernutzungsänderungen im California Delta auf Feldebene mithilfe von Fernerkundung. Remote Sensing, 10(6), S.889. doi:10.3390/rs10060889
Anderson, M.C., Norman, J.M., Mecikalski, J.R., Otkin, J.A. und Kustas, W.P., 2007. Eine klimatologische Studie zur Evapotranspiration und zum Feuchtigkeitsstress in den kontinentalen USA auf der Grundlage von thermischer Fernerkundung: 1. Modellformulierung Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D10). doi:10.1029/2006JD007506
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var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/disalexi/conus/gridmet/monthly/v2_1') .filterDate('2024-01-01', '2025-01-01'); // 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');