このデータセットはパブリッシャー カタログの一部であり、Google Earth Engine によって管理されていません。バグについては support@openetdata.org にお問い合わせください。OpenET カタログでその他のデータセットを表示することもできます。詳しくは、パブリッシャー データセットについての説明をご覧ください。
- カタログ オーナー
- OpenET
- 利用可能なデータセットの期間
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-05-01T00:00:00Z
- データセット プロデューサー
- OpenET, Inc.
- 連絡先
- support@openetdata.org
- ケイデンス
- 1 か月
- タグ
説明
Google Earth Engine で実装された Surface Energy Balance Algorithm for Land（SEBAL）モデル。
現在の geeSEBAL バージョンの概要については、Bastiaanssen ら（1998 年）が開発した元のアルゴリズムに基づく Laipelt ら（2021 年）をご覧ください。OpenET geeSEBAL 実装では、NLDAS-2 と gridMET のデータセットに加えて、Landsat Collection 2 の地表面温度（LST）データが、それぞれ瞬時値と日次値の気象入力として使用されます。
ホット エンドメンバーとコールド エンドメンバーを選択する自動統計アルゴリズムは、Allen ら（2013 年）が提案した極端な条件での逆モデリング（CIMEC）アルゴリズムを使用したキャリブレーションの簡略版に基づいています。ここでは、LST と正規化植生指数（NDVI）値の分位数を使用して、Landsat ドメイン領域でエンドメンバー候補を選択します。コールド エンドメンバー候補とウェット エンドメンバー候補は植生が豊かな領域で選択され、ホット エンドメンバー候補とドライ エンドメンバー候補は植生が最も少ない農地領域で選択されます。選択されたエンドメンバーに基づいて、geeSEBAL は、コールド エンドメンバーとウェット エンドメンバーでは利用可能なエネルギーがすべて潜熱に変換され（蒸散率が高い）、ホット エンドメンバーとドライ エンドメンバーでは利用可能なエネルギーがすべて顕熱に変換されると想定します。最後に、蒸発率が日中に一定で、土壌水分と移流に大きな変化がないと仮定して、1 日の蒸発散量の推定値が瞬時推定値からアップスケールされます。
OpenET の精度評価と相互比較調査の結果に基づいて、OpenET geeSEBAL アルゴリズムは次のように変更されました。
- CIMEC の簡略版は、USDA Cropland Data Layer（CDL）や NDVI、LST、アルベドのフィルタの使用など、エンドメンバーを選択するための追加のフィルタを使用して改善されました。
- 先行降水量に基づくエンドメンバーの LST の補正。
- 大気補正中のモデルの不安定性を軽減するための NLDAS-2 風速しきい値の定義。
- FAO-56 を参照して日射量正味を推定する際の改善（Allen 他、1998 年）。
全体として、geeSEBAL のパフォーマンスは地形、気候、気象条件に依存します。CIMEC 自動キャリブレーションの高温と低温の端点選択に関連する感度と不確実性が高く、気象入力に関連する感度と不確実性が低くなります（Laipelt 他、2021 年、Kayser 他、2022 年）。複雑な地形に関連する不確実性を軽減するため、地形的特徴がモデルの端点選択アルゴリズムと ET 推定に与える影響を表すように、LST と地表の全天日射量（環境の気温減率、標高の傾斜と方位を含む）を補正する改善が追加されました。OpenET コレクション v2.1
OpenET Collection v2.1 は、Collection v2.0 を再処理して更新したバージョンです。主に v2.0 の既知の問題に対処するように設計されていますが、モデルの小規模な改善と入力データの更新も組み込まれています。場所や時間によっては、2 つのコレクション バージョン間で ET に顕著な違いが生じることが予想されます。アップデートと変更の一部は次のとおりです。
- マスクされていない雲や広範囲の積雪がある Landsat 画像をスキップするための追加の雲スクリーニングとフィルタリング。
- NLDAS-2 と GRIDMET の入力気象データセットの更新を組み込むための再処理。
- 土地被覆情報を必要とするすべてのモデルに USGS 年次 NLCD プロダクトを組み込みました。
- 作物タイプ情報を必要とするすべてのモデルに最新の USDA CDL を組み込みました。
- 補間の更新により、月のすべての日で補間値が取得された場合にのみ月間 ET が生成されるようになりました（曇りや雪、低カバレッジ期間の「count=0」の月が減少）。
- Landsat LST データにおける既知の問題に対処するための放射率補正の適用。
バンド
バンド
ピクセルサイズ: 30 メートル（すべてのバンド）
| 名前 | 単位 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 メートル | 総実蒸発散量（ET） |
count |
count | 30 メートル | 補間に含まれる月のクラウドの無料観測数 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | アセットが構築された日付 |
| build_status | STRING | ステータスは「permanent」または「provisional」にできます。「仮」とマークされた画像は、今後更新される可能性があります。 |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 補間に含まれる Landsat 画像の CLOUD_COVER_LAND の最大パーセント値 |
| コレクション | STRING | 補間に含まれる Landsat 画像の Landsat コレクションのリスト |
| core_version | STRING | OpenET コア ライブラリのバージョン |
| end_date | STRING | 月の終了日 |
| et_reference_band | STRING | 1 日の参照 ET データを含む et_reference_source のバンド |
| et_reference_resample | STRING | 毎日の基準 ET データを再サンプリングする空間内挿モード |
| et_reference_source | STRING | 毎日の参照 ET データのコレクション ID |
| image_source_count | DOUBLE | 補間に使用されるシーン画像の数 |
| interp_days | DOUBLE | 各画像の日付の前後の補間に含める最大日数 |
| interp_method | STRING | Landsat モデルの推定値の補間に使用される方法 |
| interp_source_count | DOUBLE | ターゲット月の補間ソース画像コレクションで使用可能な画像の数 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS グリッド ゾーン ID |
| model_name | STRING | OpenET モデル名 |
| model_version | STRING | OpenET モデルのバージョン |
| scale_factor_count | DOUBLE | カウントバンドに適用するスケーリング ファクタ |
| scale_factor_et | DOUBLE | et バンドに適用するスケーリング ファクタ |
| start_date | STRING | 月の開始日 |
| units_et | STRING | 「et」帯域の単位 |
利用規約
利用規約
引用
Laipelt, L.、Kayser, R.H.B.、Fleischmann, A.S.、Ruhoff, A.、Bastiaanssen、W.、Erickson, T.A. and Melton, F., 2021. SEBAL アルゴリズムと Google Earth Engine クラウド コンピューティングを使用した蒸発散量の長期モニタリング。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 年。陸地のリモート センシング表面エネルギー バランス アルゴリズム（SEBAL）。1. 製剤。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 年。亜熱帯湿潤気候における蒸発散量を推定するための geeSEBAL 自動キャリブレーションと気象再分析の不確実性の評価。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.、Trezza, R.、2013 年。metric-landsat 蒸発散プロセスの自動調整。JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
DOI
Earth Engine で探索する
コードエディタ（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');