קבוצת הנתונים הזו היא חלק מקטלוג של בעלי תוכן דיגיטלי, והוא לא מנוהל על ידי Google Earth Engine. אפשר לשלוח אימייל לכתובת support@openetdata.org כדי לדווח על באגים או לראות קבוצות נתונים נוספות מקטלוג OpenET. מידע נוסף על קבוצות נתונים של בעלי תוכן דיגיטלי
- בעלי הקטלוג
- OpenET
- זמינות קבוצת הנתונים
- 1999-10-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- מפיק מערך הנתונים
- OpenET, Inc.
- יצירת קשר
- support@openetdata.org
- קצב
- חודש אחד
- תגים
תיאור
הטמעה של מודל SEBAL (מאזן אנרגיה של פני השטח) ב-Google Earth Engine.
סקירה כללית של הגרסה הנוכחית של geeSEBAL מופיעה במאמר של Laipelt et al. (2021), שמבוסס על האלגוריתמים המקוריים שפותחו על ידי Bastiaanssen et al. (1998). ההטמעה של OpenET geeSEBAL משתמשת בנתוני טמפרטורת פני השטח (LST) מ-Landsat Collection 2, בנוסף לקבוצות הנתונים NLDAS-2 ו-gridMET כנתונים מטאורולוגיים מיידיים ויומיים, בהתאמה.
האלגוריתם הסטטיסטי האוטומטי לבחירת נקודות הקצה החמות והקרות מבוסס על גרסה פשוטה של אלגוריתם הכיול באמצעות מידול הפוך בתנאים קיצוניים (CIMEC) שהוצע על ידי Allen et al. (2013), שבו נעשה שימוש בקוונטילים של LST ובערכים של מדד הצמחייה עם ההפרש הנורמלי (NDVI) כדי לבחור מועמדים לנקודות קצה באזור הדומיין של Landsat. המועמדים לנקודות הקצה הקרות והרטובות נבחרים באזורים עם צמחייה עשירה, ואילו המועמדים לנקודות הקצה החמות והיבשות נבחרים באזורים של אדמות חקלאיות עם צמחייה דלילה.על סמך נקודות הקצה שנבחרו, המודול geeSEBAL מניח שבנקודת הקצה הקרה והרטובה כל האנרגיה הזמינה מומרת לחום כמוס (עם שיעורי אידוי גבוהים), ואילו בנקודת הקצה החמה והיבשה כל האנרגיה הזמינה מומרת לחום מוחשי. לבסוף, ההערכות של האידוי והדיות היומיות מוגדלות מההערכות המיידיות על סמך חלק האידוי, בהנחה שהוא קבוע במהלך היום ללא שינויים משמעותיים בלחות הקרקע ובאדבקציה.
על סמך התוצאות של מחקר ההשוואה והערכת הדיוק של OpenET, בוצעו השינויים הבאים באלגוריתם geeSEBAL של OpenET:
- הגרסה הפשוטה של CIMEC שופרה באמצעות מסננים נוספים לבחירת חברי הקבוצה הסופיים, כולל שימוש בשכבת נתונים של שטחי גידולים של USDA (CDL) ומסננים ל-NDVI, ל-LST ול-albedo.
- תיקונים של LST עבור חברי קצה על סמך משקעים קודמים.
- הגדרה של ערכי סף של מהירות הרוח ב-NLDAS-2 כדי להפחית את חוסר היציבות של המודל במהלך תיקון האטמוספירה.
- שיפורים בהערכת קרינה יומית נטו, באמצעות FAO-56 כהפניה (Allen et al., 1998).
באופן כללי, הביצועים של geeSEBAL תלויים בתנאים טופוגרפיים, אקלימיים ומטאורולוגיים, עם רגישות גבוהה יותר ואי ודאות שקשורות לבחירות של נקודות קצה חמות וקרות עבור הכיול האוטומטי של CIMEC, ורגישות נמוכה יותר ואי ודאות שקשורות לקלטים מטאורולוגיים (Laipelt et al., 2021 ו-Kayser et al., 2022). כדי לצמצם את אי הוודאות שקשורה לטופוגרפיה מורכבת, הוספנו שיפורים לתיקון LST וקרינה גלובלית (אירועית) על פני השטח (כולל קצב השינוי הסביבתי, שיפוע הגובה וההיבט) כדי לייצג את ההשפעות של מאפיינים טופוגרפיים על אלגוריתם בחירת נקודות הקצה של המודל והערכות ה-ET.
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 30 מטרים (כל הפסים)
| שם | יחידות | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|
et |
מ"מ | 30 מטרים | סה"כ אידוי ודיות בפועל (ET) |
count |
ספירה | 30 מטרים | מספר התצפיות החופשיות בענן בחודש שנכללות באינטרפולציה |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| build_date | מחרוזת | התאריך שבו הנכסים נוצרו |
| cloud_cover_max | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | ערך האחוז המקסימלי של CLOUD_COVER_LAND בתמונות לאנדסאט שכלולות באינטרפולציה |
| אוספים | מחרוזת | רשימת אוספי Landsat של תמונות Landsat שנכללות באינטרפולציה |
| core_version | מחרוזת | גרסת ספריית הליבה של OpenET |
| end_date | מחרוזת | תאריך הסיום של החודש |
| et_reference_band | מחרוזת | הפס ב-et_reference_source שמכיל את נתוני ה-ET היומיים של ההפניה |
| et_reference_resample | מחרוזת | מצב אינטרפולציה מרחבית לדגימה מחדש של נתוני ET יומיים של נקודת ייחוס |
| et_reference_source | מחרוזת | מזהה האוסף של נתוני העזר היומיים של ET |
| interp_days | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | מספר הימים המקסימלי לפני ואחרי התאריך של כל תמונה שייכללו באינטרפולציה |
| interp_method | מחרוזת | השיטה שמשמשת לאינטרפולציה בין הערכות של מודל Landsat |
| interp_source_count | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | מספר התמונות שזמינות באוסף תמונות המקור לאינטרפולציה בחודש היעד |
| mgrs_tile | מחרוזת | מזהה אזור ברשת MGRS |
| model_name | מחרוזת | שם המודל של OpenET |
| model_version | מחרוזת | גרסת המודל של OpenET |
| scale_factor_count | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | גורם לקביעת קנה מידה שצריך להחיל על פס הספירה |
| scale_factor_et | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | גורם לקביעת קנה מידה שצריך להחיל על פס ה-et |
| start_date | מחרוזת | תאריך ההתחלה של החודש |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
ציטוטים ביבליוגרפיים
Laipelt, L., Kayser, R.H.B., Fleischmann, A.S., Ruhoff, A., Bastiaanssen, W., Erickson, T.A. and Melton, F., 2021. מעקב ארוך טווח אחרי אידוי ודיות באמצעות אלגוריתם SEBAL ו-Google Earth Engine cloud computing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 178, pp.81-96. doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.05.018
Bastiaanssen, W.G., Menenti, M., Feddes, R.A. and Holtslag, A.A.M., 1998. אלגוריתם של מאזן אנרגיה של פני השטח לחישה מרחוק של קרקע (SEBAL). 1. ניסוח. Journal of hydrology, 212, pp.198-212. doi:S0022-1694(98)00253-4
Kayser, R.H., Ruhoff, A., Laipelt, L., de Mello Kich, E., Roberti, D. R., de Arruda Souza, V., Rubert, G.C.D., Collischonn, W. and Neale, C.M.U., 2022. Assessing geeSEBAL automated calibration and meteorological reanalysis uncertainties to estimate evapotranspiration in subtropical humid climates Agricultural and Forest Meteorology, 314, p.108775. doi:10.1016/j.agrformet.2021.108775
Allen, R.G., Burnett, B., Kramber, W., Huntington, J., Kjaersgaard, J., Kilic, A., Kelly, C. and Trezza, R., 2013. כיול אוטומטי של תהליך ה-evapotranspiration של מדד-Landsat. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
מזהי DOI
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
עורך קוד (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/geesebal/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 geeSEBAL Annual ET');