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- Proprietario del catalogo
- OpenET
- Disponibilità set di dati
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-04-01T00:00:00Z
- Produttore del set di dati
- OpenET, Inc.
- Contatto
- support@openetdata.org
- Cadenza
- 1 mese
- Tag
Descrizione
Implementazione di Google Earth Engine del modello Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL).
Una panoramica della versione attuale di geeSEBAL è disponibile in Laipelt et al. (2021), che si basa sugli algoritmi originali sviluppati da Bastiaanssen et al. (1998). L'implementazione di OpenET geeSEBAL utilizza i dati sulla temperatura della superficie terrestre (LST) della raccolta Landsat 2, oltre ai set di dati NLDAS-2 e gridMET come input meteorologici istantanei e giornalieri, rispettivamente.
L'algoritmo statistico automatizzato per selezionare gli endmember caldi e freddi si basa su una versione semplificata dell'algoritmo di calibrazione mediante modellazione inversa in condizioni estreme (CIMEC) proposto da Allen et al. (2013), in cui i quantili di LST e dell'indice di vegetazione per differenza normalizzata (NDVI) vengono utilizzati per selezionare i candidati endmember nell'area del dominio Landsat. I candidati endmember freddi e umidi vengono selezionati in aree ben vegetate, mentre i candidati endmember caldi e secchi vengono selezionati nelle aree coltivate meno vegetate.In base agli endmember selezionati, geeSEBAL presuppone che nell'endmember freddo e umido tutta l'energia disponibile venga convertita in calore latente (con tassi di traspirazione elevati), mentre nell'endmember caldo e secco tutta l'energia disponibile venga convertita in calore sensibile. Infine, le stime dell'evapotraspirazione giornaliera vengono scalate dalle stime istantanee basate sulla frazione evaporativa, supponendo che sia costante durante il giorno senza variazioni significative dell'umidità del suolo e dell'avvezione.
In base ai risultati della valutazione dell'accuratezza e dello studio di confronto di OpenET, l'algoritmo geeSEBAL di OpenET è stato modificato come segue:
- La versione semplificata di CIMEC è stata migliorata utilizzando filtri aggiuntivi per selezionare gli endmember, tra cui l'utilizzo del livello di dati USDA Cropland (CDL) e filtri per NDVI, LST e albedo.
- Correzioni alla LST per gli endmember in base alle precipitazioni precedenti.
- Definizione delle soglie di velocità del vento NLDAS-2 per ridurre l'instabilità del modello durante la correzione atmosferica.
- Miglioramenti per stimare la radiazione netta giornaliera, utilizzando FAO-56 come riferimento (Allen et al., 1998).
Nel complesso, le prestazioni di geeSEBAL dipendono dalle condizioni topografiche, climatiche e meteorologiche, con una maggiore sensibilità e incertezza correlate alle selezioni degli endmember caldi e freddi per la calibrazione automatica CIMEC e una minore sensibilità e incertezza correlate agli input meteorologici (Laipelt et al., 2021 e Kayser et al., 2022). Per ridurre le incertezze relative a terreni complessi, sono stati aggiunti miglioramenti per correggere la temperatura della superficie terrestre e la radiazione globale (incidente) sulla superficie (inclusi il gradiente ambientale, la pendenza e l'orientamento dell'elevazione) per rappresentare gli effetti delle caratteristiche topografiche sull'algoritmo di selezione degli endmember del modello e sulle stime dell'ET. OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1 è una versione rielaborata e aggiornata di Collection v2.0, progettata principalmente per risolvere i problemi noti della versione 2.0, incorporando anche miglioramenti minori del modello e aggiornamenti dei dati di input. È previsto che ci saranno differenze notevoli nell'ET tra le due versioni di raccolta per alcuni luoghi e orari. Alcuni degli aggiornamenti e delle modifiche includono:
- Screening e filtraggio aggiuntivi del cloud per ignorare le immagini Landsat con nuvole non mascherate e/o copertura nevosa estesa.
- Rielaborazione per incorporare gli aggiornamenti ai set di dati meteorologici di input NLDAS-2 e GRIDMET.
- Incorporazione del prodotto NLCD annuale dell'USGS per tutti i modelli che richiedono informazioni sulla copertura del suolo.
- Incorporazione dell'ultima CDL dell'USDA per tutti i modelli che richiedono informazioni sul tipo di coltura.
- Aggiornamenti all'interpolazione in modo che l'ET mensile venga prodotto solo quando tutti i giorni del mese hanno valori interpolati (riducendo i mesi con "count=0" nei periodi nuvolosi/nevosi o di bassa copertura).
- Applicazione di una correzione dell'emissività per risolvere un problema noto nei dati LST di Landsat.
Bande
Bande
Dimensioni pixel: 30 metri (tutte le bande)
| Nome | Unità | Dimensioni pixel | Descrizione |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 metri | Evapotraspirazione effettiva totale (ET) |
count |
conteggio | 30 metri | Numero di osservazioni senza costi nel cloud nel mese incluso nell'interpolazione |
Proprietà immagini
Proprietà immagini
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Data di costruzione degli asset |
| build_status | STRING | Lo stato può essere "definitivo" o "provvisorio". Le immagini contrassegnate come "provvisorie" potrebbero essere aggiornate in futuro. |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Valore percentuale massimo di CLOUD_COVER_LAND per le immagini Landsat incluse nell'interpolazione |
| raccolte | STRING | Elenco delle raccolte Landsat per le immagini Landsat incluse nell'interpolazione |
| core_version | STRING | Versione della libreria principale OpenET |
| end_date | STRING | Data di fine mese |
| et_reference_band | STRING | Banda in et_reference_source che contiene i dati ET di riferimento giornalieri |
| et_reference_resample | STRING | Modalità di interpolazione spaziale per ricampionare i dati ET di riferimento giornalieri |
| et_reference_source | STRING | ID raccolta per i dati ET di riferimento giornalieri |
| image_source_count | DOUBLE | Numero di immagini della scena utilizzate nell'interpolazione |
| interp_days | DOUBLE | Numero massimo di giorni prima e dopo la data di ogni immagine da includere nell'interpolazione |
| interp_method | STRING | Metodo utilizzato per interpolare tra le stime del modello Landsat |
| interp_source_count | DOUBLE | Numero di immagini disponibili nella raccolta di immagini di origine dell'interpolazione per il mese di destinazione |
| mgrs_tile | STRING | ID zona griglia MGRS |
| model_name | STRING | Nome del modello OpenET |
| model_version | STRING | Versione del modello OpenET |
| scale_factor_count | DOUBLE | Fattore di scalabilità da applicare alla banda di conteggio |
| scale_factor_et | DOUBLE | Fattore di scalabilità da applicare alla banda et |
| start_date | STRING | Data di inizio del mese |
| units_et | STRING | Unità della banda "et" |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
Citazioni
Laipelt, L., Kayser, R.H.B., Fleischmann, A.S., Ruhoff, A., Bastiaanssen, W., Erickson, T.A. e Melton, F., 2021. Monitoraggio a lungo termine dell'evapotraspirazione utilizzando l'algoritmo SEBAL e il cloud computing di Google Earth Engine. 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. e Holtslag, A.A.M., 1998. Un algoritmo di bilancio energetico della superficie di telerilevamento per la terra (SEBAL). 1. Formulazione. 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. e Neale, C.M.U., 2022. Valutazione dell'incertezza della ricalibrazione automatica di geeSEBAL e della rianalisi meteorologica per stimare l'evapotraspirazione nei climi umidi subtropicali. 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. e Trezza, R., 2013. Calibrazione automatica del processo di evapotraspirazione metric-landsat. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
DOI
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Editor di codice (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/geesebal/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 geeSEBAL Annual ET');