यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, support@openetdata.org पर संपर्क करें या OpenET कैटलॉग से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- OpenET
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-07-01T00:00:00Z
- डेटासेट बनाने वाली कंपनी
- OpenET, Inc.
- संपर्क
- support@openetdata.org
- केडेंस
- 1 महीना
- टैग
ब्यौरा
Atmosphere-Land Exchange Inverse / Disaggregation of the Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI).
DisALEXI को OpenET फ़्रेमवर्क के तहत, Google Earth Engine पर पोर्ट किया गया था. ALEXI/DisALEXI के बेसलाइन मॉडल स्ट्रक्चर के बारे में, Anderson et al. (2012, 2018) ने बताया है. ALEXI evapotranspiration (ET) मॉडल, खास तौर पर, जियोस्टेशनरी या मॉडरेट रिज़ॉल्यूशन वाले पोलर ऑर्बिटिंग प्लैटफ़ॉर्म से, समय के हिसाब से अलग-अलग लैंड सर्फ़ेस टेम्परेचर (एलएसटी) मेज़रमेंट का इस्तेमाल करता है. इससे, इलाके के हिसाब से ईटी मैप जनरेट किए जाते हैं. इसके बाद, Landsat डेटा (30 मीटर; हर दो हफ़्ते में) का इस्तेमाल करके, DisALEXI, इलाके के हिसाब से ALEXI ET को बेहतर स्केल में डिसऐग्रिगेट करता है. इससे, फ़ार्म के अलग-अलग फ़ील्ड और लैंडस्केप की अन्य सुविधाओं के बारे में पता चलता है.
OpenET कलेक्शन v2.1, कलेक्शन v2.0 का फिर से प्रोसेस किया गया और अपडेट किया गया वर्शन है. इसे मुख्य तौर पर, v2.0 की जानी-मानी समस्याओं को ठीक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इसके अलावा, इसमें मॉडल में मामूली सुधार और इनपुट-डेटा अपडेट भी शामिल हैं. उम्मीद है कि कुछ जगहों और समय के लिए, दोनों कलेक्शन वर्शन के ईटी में अंतर दिखेगा. कुछ अपडेट और बदलाव यहां दिए गए हैं:
- क्लाउड स्क्रीनिंग और फ़िल्टरिंग की सुविधा जोड़ी गई है. इससे, बिना मास्क किए गए बादलों और/या बर्फ़ की मोटी परत वाली Landsat इमेज को छोड़ा जा सकता है.
- NLDAS-2 और GRIDMET इनपुट मेट्रोलॉजी डेटासेट में किए गए अपडेट को शामिल करने के लिए, फिर से प्रोसेसिंग की गई है.
- USGS Annual NLCD प्रॉडक्ट को उन सभी मॉडल में शामिल किया गया है जिनमें लैंड कवर की जानकारी की ज़रूरत होती है.
- USDA CDL के सबसे नए वर्शन को उन सभी मॉडल में शामिल किया गया है जिनमें फ़सल के टाइप की जानकारी की ज़रूरत होती है.
- इंटरपोलेशन में अपडेट किए गए हैं. इसलिए, महीने के हिसाब से ईटी सिर्फ़ तब जनरेट होता है, जब महीने के सभी दिनों के लिए इंटरपोलेटेड वैल्यू मौजूद हों. इससे, बादल/बर्फ़बारी वाले या कम कवरेज वाले समय में, “count=0” वाले महीनों की संख्या कम हो जाती है.
- Landsat LST डेटा में मौजूद, जानी-मानी समस्या को ठीक करने के लिए, एमिसिविटी करेक्शन लागू किया गया है.
बैंड
बैंड
पिक्सल साइज़: 30 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | पिक्सल साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 मीटर | कुल असल इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) |
count |
सोलर पैनलों की संख्या | 30 मीटर | इंटरपोलेशन में शामिल किए गए, महीने में बादल रहित ऑब्ज़र्वेशन की संख्या |
इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| build_date | STRING | ऐसेट बनाने की तारीख |
| build_status | STRING | स्टेटस "permanent" या "provisional" हो सकता है. "provisional" के तौर पर फ़्लैग की गई इमेज को आने वाले समय में अपडेट किया जा सकता है. |
| cloud_cover_max | DOUBLE | इंटरपोलेशन में शामिल की गई Landsat इमेज के लिए, CLOUD_COVER_LAND की ज़्यादा से ज़्यादा प्रतिशत वैल्यू |
| collections | STRING | इंटरपोलेशन में शामिल की गई Landsat इमेज के लिए, Landsat कलेक्शन की सूची |
| core_version | STRING | OpenET कोर लाइब्रेरी का वर्शन |
| end_date | STRING | महीने की आखिरी तारीख |
| et_reference_band | STRING | et_reference_source में मौजूद वह बैंड जिसमें रोज़ाना के रेफ़रंस ईटी डेटा शामिल होता है |
| et_reference_resample | STRING | रोज़ाना के रेफ़रंस ईटी डेटा को रीसैंपल करने के लिए, स्पैटियल इंटरपोलेशन मोड |
| et_reference_source | STRING | रोज़ाना के रेफ़रंस ईटी डेटा के लिए कलेक्शन आईडी |
| image_source_count | DOUBLE | इंटरपोलेशन में इस्तेमाल की गई सीन इमेज की संख्या |
| interp_days | DOUBLE | इंटरपोलेशन में शामिल करने के लिए, हर इमेज की तारीख से पहले और बाद के दिनों की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या |
| interp_method | STRING | Landsat मॉडल के अनुमानों के बीच इंटरपोलेट करने के लिए इस्तेमाल किया गया तरीका |
| interp_source_count | DOUBLE | टारगेट महीने के लिए, इंटरपोलेशन सोर्स इमेज कलेक्शन में उपलब्ध इमेज की संख्या |
| mgrs_tile | STRING | एमजीआरएस ग्रिड ज़ोन आईडी |
| model_name | STRING | OpenET मॉडल का नाम |
| model_version | STRING | OpenET मॉडल का वर्शन |
| scale_factor_count | DOUBLE | स्केलिंग फ़ैक्टर, जिसे काउंट बैंड पर लागू किया जाना चाहिए |
| scale_factor_et | DOUBLE | स्केलिंग फ़ैक्टर, जिसे et बैंड पर लागू किया जाना चाहिए |
| start_date | STRING | महीने की शुरू होने की तारीख |
| units_et | STRING | "et" बैंड की इकाइयां |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
उद्धरण
Anderson, M., Gao, F., Knipper, K., Hain, C., Dulaney, W., Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K., Yang, Y., Medellin-Azuara, J. and 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. and 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
डीओआई
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कोड एडिटर (JavaScript)
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');