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- 目录所有者
- OpenET
- 数据集可用时间
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-05-01T00:00:00Z
- 数据集生产者
- OpenET, Inc.
- 联系人
- support@openetdata.org
- 频率
- 1 个月
- 标签
说明
大气-陆地交换逆向 / 大气-陆地交换逆向分解 (ALEXI/DisALEXI)。
DisALEXI 已作为 OpenET 框架的一部分移植到 Google Earth Engine。Anderson 等人 (2012 年、2018 年) 介绍了基准 ALEXI/DisALEXI 模型结构。ALEXI 蒸散 (ET) 模型专门使用来自地球静止或中等分辨率极地轨道平台的时差陆地表面温度 (LST) 测量结果来生成区域 ET 地图。然后，DisALEXI 使用 Landsat 数据（30 米；每两周一次）将区域 ALEXI ET 分解为更精细的尺度，以解析单个农田和其他景观特征。
OpenET Collection v2.1 是 Collection v2.0 的重新处理和更新版本，主要旨在解决已知的 v2.0 问题，同时还纳入了细微的模型改进和输入数据更新。预计在某些地点和时间，这两个收集版本之间的 ET 会有明显差异。部分更新和更改包括：
- 额外的云过滤和过滤，以跳过未遮盖云和/或大面积积雪的 Landsat 影像。
- 重新处理，以纳入对 NLDAS-2 和 GRIDMET 输入气象数据集的更新。
- 将 USGS 年度 NLCD 产品纳入需要土地覆盖信息的所有模型中。
- 针对需要作物类型信息的所有模型纳入最新的 USDA CDL。
- 更新了插值，因此只有当某个月的所有天都有插值时，才会生成月度 ET（减少多云/下雪或低覆盖率时段的“count=0”月份）。
- 应用发射率校正来解决 Landsat LST 数据中的已知问题。
频段
波段
像素大小：30 米（所有波段）
| 名称 | 单位 | 像元大小 | 说明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 米 | 实际蒸散量 (ET) 总计 |
count |
计数 | 30 米 | 插值中包含的当月无云观测次数 |
图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 资产的建造日期 |
| build_status | STRING | 状态可以是“永久”或“临时”。标记为“临时”的图片日后可能会更新。 |
| cloud_cover_max | 双精度 | 纳入插值的 Landsat 图片的最大 CLOUD_COVER_LAND 百分比值 |
| 收藏集 | STRING | 用于插值的 Landsat 图像的 Landsat 集合列表 |
| core_version | STRING | OpenET 核心库版本 |
| end_date | STRING | 月份的结束日期 |
| et_reference_band | STRING | et_reference_source 中包含每日参考 ET 数据的频段 |
| et_reference_resample | STRING | 用于重新采样每日参考 ET 数据的空间插值模式 |
| et_reference_source | STRING | 每日参考 ET 数据的集合 ID |
| image_source_count | 双精度 | 插值中使用的场景图片数量 |
| interp_days | 双精度 | 在插值中纳入每个图片日期之前和之后的天数上限 |
| interp_method | STRING | 用于在 Landsat 模型估计值之间进行插值的方法 |
| interp_source_count | 双精度 | 插值源图片集合中目标月份的可用图片数量 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS 网格区域 ID |
| model_name | STRING | OpenET 模型名称 |
| model_version | STRING | OpenET 模型版本 |
| scale_factor_count | 双精度 | 应应用于数量区间的缩放比例 |
| scale_factor_et | 双精度 | 应应用于 ET 频段的缩放比例 |
| start_date | STRING | 月份开始日期 |
| units_et | STRING | “et”频段的单位 |
使用条款
使用条款
引用
Anderson, M., Gao, F.、Knipper, K.、Hain, C.、Dulaney, W.，Baldocchi, D.、Eichelmann, E.、Hemes, K.、Yang, Y.、Medellin-Azuara, J. 和 Kustas, W.， 2018 年。使用遥感技术对加利福尼亚三角洲的土地和水资源利用变化进行实地评估。Remote Sensing，10(6)，第 889 页。 doi:10.3390/rs10060889
Anderson, M.C.、Norman, J.M.、Mecikalski, J.R.，Otkin, J.A. 和 Kustas, W.P.，2007 年。基于热遥感的美国本土蒸散和水分胁迫的气候学研究：1. 模型公式。Journal of Geophysical Research: Atmospheres，112(D10)。 doi:10.1029/2006JD007506
DOI
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (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');