このデータセットはパブリッシャー カタログの一部であり、Google Earth Engine によって管理されていません。バグについては support@openetdata.org にお問い合わせください。OpenET カタログでその他のデータセットを表示することもできます。詳しくは、パブリッシャー データセットについての説明をご覧ください。
- カタログ オーナー
- OpenET
- 利用可能なデータセットの期間
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-07-01T00:00:00Z
- データセット プロデューサー
- OpenET, Inc.
- 連絡先
- support@openetdata.org
- ケイデンス
- 1 か月
- タグ
説明
大気と陸地の交換の逆関数 / 大気と陸地の交換の逆関数（ALEXI/DisALEXI）の分解。
DisALEXI は、OpenET フレームワークの一部として Google Earth Engine に移植されました。ベースラインの ALEXI/DisALEXI モデル構造については、Anderson ら（2012 年、2018 年）で説明されています。ALEXI 蒸発散量（ET）モデルは、静止衛星または中解像度極軌道プラットフォームからの時間差分地表面温度（LST）測定値を使用して、地域 ET マップを生成します。次に、DisALEXI は Landsat データ（30 m、2 週間ごと）を使用して、地域ごとの ALEXI ET をより細かいスケールに分解し、個々の農地やその他の景観の特徴を特定します。
OpenET Collection v2.1 は、Collection v2.0 を再処理して更新したバージョンです。主に v2.0 の既知の問題に対処するために設計されていますが、モデルの小規模な改善と入力データの更新も組み込まれています。場所や時間によっては、2 つのコレクション バージョン間で ET に顕著な違いが生じることが予想されます。アップデートと変更の一部は次のとおりです。
- マスクされていない雲や広範囲の積雪がある Landsat 画像をスキップするための追加の雲スクリーニングとフィルタリング。
- NLDAS-2 と GRIDMET の入力気象データセットの更新を組み込むための再処理。
- 土地被覆情報を必要とするすべてのモデルに USGS 年次 NLCD プロダクトを組み込みました。
- 作物タイプ情報を必要とするすべてのモデルに最新の USDA CDL を組み込みました。
- 補間の更新により、月のすべての日で補間値が取得された場合にのみ月間 ET が生成されるようになりました（曇りや雪、低カバレッジ期間の「count=0」の月が減少）。
- Landsat LST データにおける既知の問題に対処するための放射率補正の適用。
バンド
バンド
ピクセルサイズ: 30 メートル（すべてのバンド）
| 名前 | 単位 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 メートル | 実際の総蒸発散量（ET） |
count |
count | 30 メートル | 補間に含まれる月のクラウドの無料観測数 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | アセットがビルドされた日付 |
| build_status | STRING | ステータスは「permanent」または「provisional」にできます。「仮」とマークされた画像は、今後更新される可能性があります。 |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 補間に含まれる Landsat 画像の CLOUD_COVER_LAND の最大パーセント値 |
| コレクション | STRING | 補間に含まれる Landsat 画像の Landsat コレクションのリスト |
| core_version | STRING | OpenET コア ライブラリのバージョン |
| end_date | STRING | 月の終了日 |
| et_reference_band | STRING | 1 日の基準 ET データを含む et_reference_source のバンド |
| et_reference_resample | STRING | 毎日の基準 ET データを再サンプリングする空間内挿モード |
| et_reference_source | STRING | 毎日の参照 ET データのコレクション ID |
| image_source_count | DOUBLE | 補間に使用されるシーン画像の数 |
| interp_days | DOUBLE | 各画像の日付の前後の補間に含める最大日数 |
| interp_method | STRING | Landsat モデルの推定値の補間に使用される方法 |
| interp_source_count | DOUBLE | ターゲット月の補間ソース画像コレクションで使用可能な画像の数 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS グリッド ゾーン ID |
| model_name | STRING | OpenET モデル名 |
| model_version | STRING | OpenET モデルのバージョン |
| scale_factor_count | DOUBLE | カウントバンドに適用するスケーリング ファクタ |
| scale_factor_et | DOUBLE | et バンドに適用するスケーリング ファクタ |
| start_date | STRING | 月の開始日 |
| units_et | STRING | 「et」帯域の単位 |
利用規約
利用規約
引用
Anderson, M.、Gao, F.、Knipper, K.、Hain, C.、Dulaney, W.、Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K.、Yang, Y.、Medellin-Azuara, J.、Kustas, W.、2018 年。リモート センシングを使用したカリフォルニア デルタにおける土地と水の使用の変化のフィールドスケールでの評価。Remote Sensing、10(6)、p.889。 doi:10.3390/rs10060889
Anderson, M.C.、Norman, J.M.、Mecikalski, J.R.、Otkin, J.A.、Kustas, W.P.、2007 年。熱リモート センシングに基づく米国本土全体の蒸発散量と水分ストレスの気候学的研究: 1. モデルの定式化。Journal of Geophysical Research: Atmospheres、112(D10)。 doi:10.1029/2006JD007506
DOIs
Earth Engine で探索する
コードエディタ（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');