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
- 1999-10-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- OpenET, Inc.
- संपर्क
- support@openetdata.org
- केडेंस
- एक महीना
- टैग
ब्यौरा
ज़मीन के लिए, सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस ऐल्गोरिदम (एसईबीएएल) मॉडल को Google Earth Engine में लागू किया गया है.
geeSEBAL के मौजूदा वर्शन के बारे में खास जानकारी, Laipelt et al. (2021) में देखी जा सकती है. यह Bastiaanssen et al. (1998) के बनाए गए ओरिजनल एल्गोरिदम पर आधारित है. OpenET geeSEBAL, लैंडसैट कलेक्शन 2 से मिले लैंड सरफेस टेंपरेचर (एलएसटी) डेटा का इस्तेमाल करता है. इसके अलावा, यह NLDAS-2 और gridMET डेटासेट का इस्तेमाल, मौसम की जानकारी देने वाले इनपुट के तौर पर करता है. NLDAS-2 डेटासेट से, मौसम की मौजूदा जानकारी मिलती है. वहीं, gridMET डेटासेट से, मौसम की रोज़ की जानकारी मिलती है.
हॉट और कोल्ड एंडमेंबर चुनने के लिए, ऑटोमेटेड स्टैटिस्टिकल एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया जाता है. यह एल्गोरिदम, ऐलन और अन्य लोगों (2013) के सुझाए गए, एक्सट्रीम कंडिशन (सीआईएमईसी) एल्गोरिदम में इनवर्स मॉडलिंग का इस्तेमाल करके किए गए कैलिब्रेशन के आसान वर्शन पर आधारित है. इसमें एलएसटी और नॉर्मलाइज़्ड डिफ़रेंस वेजिटेशन इंडेक्स (एनडीवीआई) वैल्यू के क्वांटाइल का इस्तेमाल, लैंडसैट डोमेन एरिया में एंडमेंबर कैंडिडेट चुनने के लिए किया जाता है. ठंडे और गीले एंडमेंबर कैंडिडेट को अच्छी तरह से वनस्पति वाले इलाकों में चुना जाता है. वहीं, गर्म और सूखे एंडमेंबर कैंडिडेट को कम से कम वनस्पति वाले फ़सली ज़मीन वाले इलाकों में चुना जाता है. चुने गए एंडमेंबर के आधार पर, geeSEBAL यह मानता है कि ठंडे और गीले एंडमेंबर में, उपलब्ध सभी ऊर्जा को गुप्त ऊष्मा में बदल दिया जाता है. इसमें वाष्पोत्सर्जन की दर ज़्यादा होती है. वहीं, गर्म और सूखे एंडमेंबर में, उपलब्ध सभी ऊर्जा को संवेदी ऊष्मा में बदल दिया जाता है. आखिर में, वाष्पीकरण के अनुपात के आधार पर, वाष्पोत्सर्जन के अनुमानों को अपस्केल किया जाता है. यह मान लिया जाता है कि दिन के समय, मिट्टी में नमी और एडवेक्शन में खास बदलाव नहीं होता है.
OpenET की सटीकता का आकलन करने और तुलना करने से जुड़ी स्टडी के नतीजों के आधार पर, OpenET के geeSEBAL एल्गोरिदम में ये बदलाव किए गए हैं:
- CIMEC के सामान्य वर्शन को बेहतर बनाया गया है. इसके लिए, आखिरी सदस्य चुनने के लिए अतिरिक्त फ़िल्टर का इस्तेमाल किया गया है. इनमें USDA Cropland Data Layer (CDL) का इस्तेमाल और NDVI, LST, और ऐल्बेडो के लिए फ़िल्टर शामिल हैं.
- बारिश के आधार पर, एंडमेंबर के लिए एलएसटी में सुधार.
- वायुमंडलीय सुधार के दौरान मॉडल की अस्थिरता को कम करने के लिए, NLDAS-2 की हवा की रफ़्तार के थ्रेशोल्ड की परिभाषा.
- एफ़एओ-56 को रेफ़रंस के तौर पर इस्तेमाल करके, रोज़ाना के नेट रेडिएशन का अनुमान लगाने में सुधार (एलन एट अल., 1998).
कुल मिलाकर, geeSEBAL की परफ़ॉर्मेंस, टोपोग्राफ़िक, जलवायु, और मौसम की स्थितियों पर निर्भर करती है. इसमें CIMEC के ऑटोमेटेड कैलिब्रेशन के लिए, गर्म और ठंडे एंडमेंबर के चुनाव से जुड़ी ज़्यादा संवेदनशीलता और अनिश्चितता होती है. साथ ही, मौसम की जानकारी से जुड़े इनपुट से जुड़ी कम संवेदनशीलता और अनिश्चितता होती है (Laipelt et al., 2021 और केज़र वगैरह, 2022). जटिल इलाके से जुड़ी अनिश्चितताओं को कम करने के लिए, एलएसटी और सतह पर मौजूद ग्लोबल (आपतित) रेडिएशन को ठीक करने के लिए सुधार किए गए. इसमें पर्यावरण के लैप्स रेट, ऊंचाई के ढलान, और पहलू को शामिल किया गया, ताकि मॉडल के एंडमेंबर सिलेक्शन एल्गोरिदम और ईटी के अनुमानों पर टोपोग्राफ़िक सुविधाओं के असर को दिखाया जा सके.
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 30 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 मीटर | कुल असल इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) |
count |
सोलर पैनलों की संख्या | 30 मीटर | महीने में क्लाउड फ़्री ऑब्ज़र्वेशन की संख्या, जिसे इंटरपोलेशन में शामिल किया गया है |
इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| build_date | स्ट्रिंग | ऐसेट बनाने की तारीख |
| cloud_cover_max | DOUBLE | इंटरपोलेशन में शामिल Landsat इमेज के लिए, CLOUD_COVER_LAND की ज़्यादा से ज़्यादा प्रतिशत वैल्यू |
| संग्रह | स्ट्रिंग | लैंडसैट इमेज के लिए लैंडसैट कलेक्शन की सूची. ये इमेज, इंटरपोलेशन में शामिल की गई हैं |
| core_version | स्ट्रिंग | OpenET की कोर लाइब्रेरी का वर्शन |
| end_date | स्ट्रिंग | महीने के खत्म होने की तारीख |
| et_reference_band | स्ट्रिंग | et_reference_source में मौजूद बैंड, जिसमें रोज़ का रेफ़रंस ईटी डेटा होता है |
| et_reference_resample | स्ट्रिंग | रोज़ के रेफ़रंस ईटी डेटा को फिर से सैंपल करने के लिए, स्पैटियल इंटरपोलेशन मोड |
| et_reference_source | स्ट्रिंग | रोज़ाना के ईटी डेटा के रेफ़रंस के लिए कलेक्शन आईडी |
| 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 | स्ट्रिंग | 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 | स्ट्रिंग | एमजीआरएस ग्रिड ज़ोन आईडी |
| model_name | स्ट्रिंग | OpenET मॉडल का नाम |
| model_version | स्ट्रिंग | OpenET मॉडल का वर्शन |
| scale_factor_count | DOUBLE | स्केलिंग फ़ैक्टर, जिसे गिनती के बैंड पर लागू किया जाना चाहिए |
| scale_factor_et | DOUBLE | ईटी बैंड पर लागू किया जाने वाला स्केलिंग फ़ैक्टर |
| start_date | स्ट्रिंग | महीने की शुरू होने की तारीख |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
उद्धरण
लैपल्ट, एल., केज़र, आर॰एच॰बी॰, फ़्लाइशमेन, ए॰एस॰, रुहोफ़, ए., बस्टियानसेन, डब्ल्यू॰, एरिकसन, टी॰ए॰ और मेल्टन, एफ़॰, 2021. SEBAL एल्गोरिदम और Google Earth Engine की क्लाउड कंप्यूटिंग का इस्तेमाल करके, वाष्पीकरण और वाष्पोत्सर्जन की लंबी अवधि तक निगरानी करना. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 178, pp.81-96. doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.05.018
बैस्टियांसन, डब्ल्यू॰जी॰, मेनेन्टी, एम., फ़ेड्स, आर॰ए॰ और होल्ट्सलैग, ए॰ए॰एम॰, 1998. ज़मीन के लिए रिमोट सेंसिंग सर्फ़ेस एनर्जी बैलेंस एल्गोरिदम (एसईबीएएल). 1. फ़ॉर्मूलेशन. Journal of hydrology, 212, pp.198-212. doi:S0022-1694(98)00253-4
केज़र, आर॰एच॰, रुहोफ़, ए., Laipelt, L., de Mello Kich, E., Roberti, D. आर॰, डी अरुडा सूज़ा, वी॰, रूबर्ट, जी॰सी॰डी॰, कोलिस्चॉन, डब्ल्यू॰ और नील, सी॰एम॰यू॰, 2022. उष्णकटिबंधीय नम जलवायु में वाष्पीकरण का अनुमान लगाने के लिए, geeSEBAL के ऑटोमेटेड कैलिब्रेशन और मौसम संबंधी फिर से विश्लेषण की अनिश्चितताओं का आकलन करना. Agricultural and Forest Meteorology, 314, p.108775. doi:10.1016/j.agrformet.2021.108775
एलन, आर॰जी॰, बर्नेट, बी., क्रैंबर, डब्ल्यू॰, हंटिंगटन, जे., Kjaersgaard, J., किलिक, ए., केली, सी॰ और ट्रेज़ा, आर॰, 2013. मेट्रिक-लैंडसैट इवैट्रांसपिरेशन प्रोसेस का अपने-आप कैलिब्रेट होना. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
डीओआई
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (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');