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- 카탈로그 소유자
- OpenET
- 데이터 세트 제공
- 1999-10-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- 데이터 세트 출처
- OpenET, Inc.
- 문의
- support@openetdata.org
- 주기
- 1개월
- 태그
설명
지표면 에너지 균형 알고리즘 (SEBAL) 모델의 Google Earth Engine 구현입니다.
현재 geeSEBAL 버전에 대한 개요는 Bastiaanssen 외(1998)가 개발한 원래 알고리즘을 기반으로 하는 Laipelt 외(2021)에서 확인할 수 있습니다. OpenET geeSEBAL 구현은 NLDAS-2 및 gridMET 데이터 세트 외에도 Landsat Collection 2의 지표면 온도 (LST) 데이터를 각각 순간 및 일일 기상 입력으로 사용합니다.
고온 및 저온 최종 구성원을 선택하는 자동 통계 알고리즘은 Allen 외 (2013)가 제안한 극한 조건에서 역모델링을 사용한 보정(CIMEC) 알고리즘의 간소화된 버전을 기반으로 하며, 여기서 LST 및 정규화된 차이 식생 지수(NDVI) 값의 분위수는 Landsat 도메인 영역에서 최종 구성원 후보를 선택하는 데 사용됩니다. 저온 및 습윤 최종 구성원 후보는 식생이 잘 된 지역에서 선택되는 반면, 고온 및 건조 최종 구성원 후보는 식생이 가장 적은 농지 지역에서 선택됩니다.선택된 최종 구성원을 기반으로 geeSEBAL은 저온 및 습윤 최종 구성원에서 사용 가능한 모든 에너지가 잠열로 변환되는 반면 (증산율이 높음), 고온 및 건조 최종 구성원에서는 사용 가능한 모든 에너지가 현열로 변환된다고 가정합니다. 마지막으로 일일 증발산량 추정치는 증발 분율을 기반으로 한 순간 추정치에서 상향 조정되며, 이는 토양 수분과 이류가 크게 변하지 않는 주간에 일정하다고 가정합니다.
OpenET 정확도 평가 및 상호 비교 연구의 결과를 기반으로 OpenET geeSEBAL 알고리즘은 다음과 같이 수정되었습니다.
- CIMEC의 간소화된 버전은 USDA 농지 데이터 레이어 (CDL)와 NDVI, LST, 반사율 필터 사용을 비롯한 추가 필터를 사용하여 최종 구성원을 선택함으로써 개선되었습니다.
- 선행 강우를 기반으로 한 최종 구성원의 LST 수정.
- 대기 보정 중에 모델 불안정성을 줄이기 위한 NLDAS-2 풍속 임계값 정의.
- FAO-56을 참조로 사용하여 일일 순방사선을 추정하는 기능 개선(Allen 외, 1998).
전반적으로 geeSEBAL 성능은 지형, 기후, 기상 조건에 따라 달라지며, CIMEC 자동 보정을 위한 고온 및 저온 최종 구성원 선택과 관련된 민감도와 불확실성이 더 높고 기상 입력과 관련된 민감도와 불확실성은 더 낮습니다(Laipelt 외, 2021 및 Kayser 외, 2022). 복잡한 지형과 관련된 불확실성을 줄이기 위해 지표면의 LST 및 전역 (입사) 방사선을 보정하는 개선사항이 추가되었습니다 (환경 감률, 고도 경사, 경사 방향 포함). 이는 모델의 최종 구성원 선택 알고리즘 및 ET 추정치에 미치는 지형적 특징의 영향을 나타내기 위한 것입니다.
대역
대역
픽셀 크기: 30m (모든 대역)
| 이름 | 단위 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30m | 총 실제 증발산량 (ET) |
count |
개수 | 30m | 보간에 포함된 월의 구름 없는 관측 횟수 |
이미지 속성
이미지 속성
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 애셋이 빌드된 날짜 |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 보간에 포함된 Landsat 이미지의 최대 CLOUD_COVER_LAND 백분율 값 |
| 컬렉션 | STRING | 보간에 포함된 Landsat 이미지의 Landsat 컬렉션 목록 |
| core_version | STRING | OpenET 코어 라이브러리 버전 |
| end_date | STRING | 월의 종료일 |
| et_reference_band | STRING | 일일 참조 ET 데이터가 포함된 et_reference_source의 대역 |
| et_reference_resample | STRING | 일일 참조 ET 데이터를 리샘플링하는 공간 보간 모드 |
| et_reference_source | STRING | 일일 참조 ET 데이터의 컬렉션 ID |
| interp_days | DOUBLE | 보간에 포함할 각 이미지 날짜 전후의 최대 일수 |
| interp_method | STRING | Landsat 모델 추정치 간을 보간하는 데 사용되는 방법 |
| interp_source_count | DOUBLE | 타겟 월의 보간 소스 이미지 컬렉션에서 사용 가능한 이미지 수 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS 그리드 영역 ID |
| model_name | STRING | OpenET 모델 이름 |
| model_version | STRING | OpenET 모델 버전 |
| scale_factor_count | DOUBLE | 개수 대역에 적용해야 하는 배율 |
| scale_factor_et | DOUBLE | et 대역에 적용해야 하는 배율 |
| start_date | STRING | 월의 시작일 |
이용약관
이용약관
인용
Laipelt, L., Kayser, R.H.B., Fleischmann, A.S., Ruhoff, A., Bastiaanssen, W., Erickson, T.A. 및 Melton, F., 2021. SEBAL 알고리즘 및 Google Earth Engine 클라우드 컴퓨팅을 사용한 증발산량의 장기 모니터링. 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. 및 Holtslag, A.A.M., 1998. 지표면 에너지 균형 알고리즘(SEBAL)을 위한 원격 감지. 1. 공식화. 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. 및 Neale, C.M.U., 2022. 아열대 습윤 기후에서 증발산량을 추정하기 위한 geeSEBAL 자동 보정 및 기상 재분석 불확실성 평가. 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. 및 Trezza, R., 2013. 측정항목-Landsat 증발산량 프로세스의 자동 보정. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
DOI
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코드 편집기(JavaScript)
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