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- Proprietário do catálogo
- OpenET
- Disponibilidade do conjunto de dados
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-05-01T00:00:00Z
- Produtor de conjunto de dados
- OpenET, Inc.
- Contato
- support@openetdata.org
- Cadência
- 1 mês
- Tags
Descrição
Implementação do Google Earth Engine do algoritmo de balanço de energia da superfície para o modelo de terra (SEBAL, na sigla em inglês).
Uma visão geral da versão atual do geeSEBAL pode ser encontrada em Laipelt et al. (2021), que é baseada nos algoritmos originais desenvolvidos por Bastiaanssen et al. (1998). A implementação do OpenET geeSEBAL usa dados de temperatura da superfície terrestre (LST) da Coleção 2 do Landsat, além de conjuntos de dados NLDAS-2 e gridMET como entradas meteorológicas instantâneas e diárias, respectivamente.
O algoritmo estatístico automatizado para selecionar os membros finais quentes e frios é baseado em uma versão simplificada do algoritmo de calibragem usando modelagem inversa em condições extremas (CIMEC, na sigla em inglês) proposto por Allen et al. (2013), em que quantis de LST e os valores do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) são usados para selecionar candidatos a membros finais na área do domínio do Landsat. Os candidatos a membros finais frios e úmidos são selecionados em áreas bem vegetadas, enquanto os candidatos a membros finais quentes e secos são selecionados nas áreas de cultivo menos vegetadas.Com base nos membros finais selecionados, o geeSEBAL pressupõe que, no membro final frio e úmido, toda a energia disponível é convertida em calor latente (com altas taxas de transpiração), enquanto no membro final quente e seco, toda a energia disponível é convertida em calor sensível. Por fim, as estimativas de evapotranspiração diária são ampliadas com base em estimativas instantâneas da fração evaporativa, supondo que ela seja constante durante o dia sem mudanças significativas na umidade do solo e na advecção.
Com base nos resultados da avaliação de acurácia e do estudo de intercomparação do OpenET, o algoritmo geeSEBAL do OpenET foi modificado da seguinte forma:
- A versão simplificada do CIMEC foi aprimorada com o uso de filtros adicionais para selecionar os membros finais, incluindo o uso da camada de dados de área cultivada do USDA (CDL) e filtros para NDVI, LST e albedo.
- Correções na LST para membros finais com base na precipitação antecedente.
- Definição de limites de velocidade do vento NLDAS-2 para reduzir a instabilidade do modelo durante a correção atmosférica.
- Melhorias para estimar a radiação líquida diária, usando a FAO-56 como referência (Allen et al., 1998).
No geral, a performance do geeSEBAL depende de condições topográficas, climáticas e meteorológicas, com maior sensibilidade e incerteza relacionadas a seleções de membros finais quentes e frios para a calibragem automática do CIMEC, e menor sensibilidade e incerteza relacionadas a entradas meteorológicas (Laipelt et al., 2021 e Kayser et al., 2022). Para reduzir as incertezas relacionadas a terrenos complexos, foram adicionadas melhorias para corrigir a LST e a radiação global (incidente) na superfície (incluindo a taxa de lapso ambiental, a inclinação e o aspecto da elevação) para representar os efeitos das características topográficas no algoritmo de seleção de membros finais do modelo e nas estimativas de ET. Coleção OpenET v2.1
A OpenET Collection v2.1 é uma versão reprocessada e atualizada da Collection v2.0, projetada principalmente para resolver problemas conhecidos da v2.0, além de incorporar pequenas melhorias no modelo e atualizações de dados de entrada. É esperado que haja diferenças significativas no ET entre as duas versões de coleta para alguns lugares e horários. Algumas das atualizações e mudanças incluem:
- Outra triagem e filtragem de nuvens para ignorar imagens do Landsat com nuvens não mascaradas e/ou cobertura de neve extensa.
- Reoprocessamento para incorporar atualizações nos conjuntos de dados de meteorologia de entrada NLDAS-2 e GRIDMET.
- Incorporação do produto anual NLCD do USGS para todos os modelos que exigem informações de cobertura da terra.
- Incorporação da mais recente CDL do USDA para todos os modelos que exigem informações sobre o tipo de cultura.
- Atualizações na interpolação para que a ET mensal seja produzida apenas quando todos os dias do mês tiverem valores interpolados, reduzindo os meses "count=0" em períodos nublados/com neve ou de baixa cobertura.
- Aplicação de uma correção de emissividade para resolver um problema conhecido nos dados de LST do Landsat.
Bandas
Bandas
Tamanho do pixel: 30 metros (todas as bandas)
| Nome | Unidades | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 metros | Evapotranspiração real total (ET) |
count |
contagem | 30 metros | Número de observações sem nuvens no mês incluídas na interpolação |
Propriedades de imagens
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Data em que os recursos foram criados |
| build_status | STRING | O status pode ser "permanente" ou "provisório". As imagens sinalizadas como "provisórias" podem ser atualizadas no futuro. |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Valor máximo de porcentagem de CLOUD_COVER_LAND para imagens do Landsat incluídas na interpolação |
| coleções | STRING | Lista de coleções do Landsat para imagens incluídas na interpolação |
| core_version | STRING | Versão da biblioteca principal do OpenET |
| end_date | STRING | Data de término do mês |
| et_reference_band | STRING | Intervalo em et_reference_source que contém os dados diários de ET de referência |
| et_reference_resample | STRING | Modo de interpolação espacial para reamostrar dados diários de ET de referência |
| et_reference_source | STRING | ID da coleção para os dados de ET de referência diários. |
| image_source_count | DOUBLE | Número de imagens de cena usadas na interpolação |
| interp_days | DOUBLE | Número máximo de dias antes e depois de cada data de imagem para incluir na interpolação |
| interp_method | STRING | Método usado para interpolar entre as estimativas do modelo do Landsat. |
| interp_source_count | DOUBLE | Número de imagens disponíveis na coleção de imagens de origem da interpolação para o mês de destino |
| mgrs_tile | STRING | ID da zona da grade MGRS |
| model_name | STRING | Nome do modelo OpenET |
| model_version | STRING | Versão do modelo OpenET |
| scale_factor_count | DOUBLE | Fator de escalonamento que deve ser aplicado à faixa de contagem. |
| scale_factor_et | DOUBLE | Fator de escalonamento que deve ser aplicado à banda et |
| start_date | STRING | Data de início do mês |
| units_et | STRING | Unidades da banda "et" |
Termos de Uso
Termos de Uso
Citações
Laipelt, L., Kayser, R.H.B., Fleischmann, A.S., Ruhoff, A., Bastiaanssen, W., Erickson, T.A. e Melton, F., 2021. Monitoramento de longo prazo da evapotranspiração usando o algoritmo SEBAL e a computação em nuvem do 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. Um algoritmo de balanço de energia da superfície de sensoriamento remoto para terra (SEBAL, na sigla em inglês). 1. Formulação. 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. Avaliação da calibragem automática do geeSEBAL e das incertezas da reanálise meteorológica para estimar a evapotranspiração em climas subtropicais úmidos. 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. Calibragem automática do processo de evapotranspiração da métrica Landsat. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
Identificadores DOI
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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');