Ten zbiór danych jest częścią katalogu wydawcy i nie jest zarządzany przez Google Earth Engine. Jeśli znajdziesz błędy, skontaktuj się z zespołem pomocy pod adresem support@openetdata.org lub wyświetl więcej zbiorów danych z katalogu OpenET. Więcej informacji o zbiorach danych wydawcy.
- Właściciel katalogu
- OpenET
- Dostępność zbioru danych
- 1999-10-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- Producent zbioru danych
- OpenET, Inc.
- Kontakt
- support@openetdata.org
- Kadencja
- 1 miesiąc
- Tagi
Opis
Satellite Irrigation Management Support (SIMS).
Model NASA Satellite Irrigation Management Support (SIMS) został pierwotnie opracowany, aby wspierać satelitarne mapowanie współczynników upraw i ewapotranspiracji (ET) z terenów nawadnianych oraz zwiększyć dostęp do tych danych, aby ułatwić ich wykorzystanie w planowaniu nawadniania i regionalnej ocenie potrzeb rolnictwa w zakresie wody (Melton i in., 2012). SIMS wykorzystuje podejście oparte na współczynniku odbicia i uwzględnia współczynnik gęstości opisany przez Allena i Pereirę (2009) oraz Pereirę i in. (2020) do obliczania podstawowych współczynników upraw dla każdego piksela o wymiarach 30 x 30 m. Główną zmianą w stosunku do publikacji SIMS (Pereira i in., 2020) wdrożoną w OpenET jest integracja modelu bilansu wody w glebie w siatce, który uwzględnia parowanie z gleby po opadach.
Wyniki porównania i oceny dokładności OpenET Phase I (Melton i in., 2022) wykazały, że SIMS generalnie dobrze sprawdza się w przypadku terenów uprawnych w sezonie wegetacyjnym, ale w miesiącach zimowych lub innych okresach z częstymi opadami wykazuje stałe niskie odchylenie. Było to przewidywalne, ponieważ podejście oparte na współczynniku odbicia stosowane przez SIMS nie jest wrażliwe na parowanie z gleby. Aby skorygować to niedoszacowanie, w Google Earth Engine wdrożono model bilansu wody w glebie oparty na FAO-56 (Allen i in., 1998) został zaimplementowany w Google Earth Engine i wykorzystuje dane o opadach w siatce z gridMET do szacowania współczynników parowania z gleby. Współczynniki te zostały następnie połączone z podstawowymi współczynnikami upraw obliczonymi przez SIMS, aby obliczyć całkowitą ewapotranspirację upraw za pomocą podejścia z podwójnym współczynnikiem upraw. Ponadto w danych SIMS zaobserwowano niewielkie dodatnie odchylenie w okresach o niskim lub rzadkim pokryciu roślinnością. Aby skorygować to odchylenie, wprowadzono zmiany w równaniach obliczających minimalny podstawowy współczynnik upraw, aby umożliwić osiągnięcie niższych wartości minimalnego podstawowego współczynnika upraw. Pełna dokumentacja modelu SIMS, aktualnych algorytmów oraz szczegółów i równań używanych w modelu bilansu wody w glebie znajduje się w instrukcji obsługi SIMS.
Model SIMS oblicza ET w warunkach dobrego nawodnienia dla bieżącego etapu wzrostu i stanu upraw na podstawie danych satelitarnych. Ogólnie oczekuje się, że SIMS będzie wykazywać dodatnie odchylenie w przypadku upraw nawadnianych z deficytem i terenów uprawnych z krótkotrwałym lub przerywanym niedoborem wody. Obecnie SIMS jest wdrożony tylko w przypadku terenów uprawnych, a tereny nieużytkowane rolniczo są maskowane w tym zbiorze danych. W przyszłości podejście do współczynnika upraw oparte na gęstości roślinności stosowane w SIMS zostanie rozszerzone na inne typy pokrycia terenu.
Pasma
Pasma
Rozmiar piksela: 30 metrów (wszystkie pasma)
| Nazwa | Jednostki | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 metrów | Całkowita rzeczywista ewapotranspiracja (ET) |
count |
liczba | 30 metrów | Liczba obserwacji bez chmur w miesiącu uwzględnionych w interpolacji |
Właściwości obrazu
Właściwości obrazu
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Data utworzenia zasobów |
| cloud_cover_max | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Maksymalna wartość procentowa CLOUD_COVER_LAND dla obrazów Landsat uwzględnionych w interpolacji |
| collections | STRING | Lista kolekcji Landsat dla obrazów Landsat uwzględnionych w interpolacji |
| core_version | STRING | Wersja biblioteki OpenET |
| end_date | STRING | Data zakończenia miesiąca |
| et_reference_band | STRING | Pasmo w et_reference_source, które zawiera dzienne dane ET odniesienia |
| et_reference_resample | STRING | Tryb interpolacji przestrzennej do ponownego próbkowania dziennych danych ET odniesienia |
| et_reference_source | STRING | Identyfikator kolekcji dziennych danych ET odniesienia |
| interp_days | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Maksymalna liczba dni przed i po dacie każdego obrazu, które mają być uwzględnione w interpolacji |
| interp_method | STRING | Metoda używana do interpolacji między szacunkami modelu Landsat |
| interp_source_count | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Liczba dostępnych obrazów w kolekcji obrazów źródłowych interpolacji dla docelowego miesiąca |
| mgrs_tile | STRING | Identyfikator strefy siatki MGRS |
| model_name | STRING | Nazwa modelu OpenET |
| model_version | STRING | Wersja modelu OpenET |
| scale_factor_count | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Współczynnik skalowania, który należy zastosować do pasma liczby |
| scale_factor_et | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Współczynnik skalowania, który należy zastosować do pasma et |
| start_date | STRING | Data rozpoczęcia miesiąca |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Cytowanie
Melton, F., Huntington, J., Grimm, R., Herring, J., Hall, M., Rollison, D., Erickson, T., Allen, R., Anderson, M., Fisher, J., Kilic, A., Senay, G., volk, J., Hain, C., Johnson, L., Ruhoff, A., Blanenau, P., Bromley, M., Carrara, W., Daudert, B., Doherty, C., Dunkerly, C., Friedrichs, M., Guzman, A., Halverson, G., Hansen, J., Harding, J., Kang, Y., Ketchum, D., Minor, B., Morton, C., Revelle, P., Ortega-Salazar, S., Ott, T., Ozdogon, M., Schull, M., Wang, T., Yang, Y., Anderson, R., 2021. „OpenET: Filling a Critical Data Gap in Water Management for the Western United States. ”Journal of the American Water Resources Association, 58(6), s.971–994. doi:10.1111/1752-1688.12956
Pereira, L.S., P. Paredes, F.S. Melton, L.F. Johnson, R. López-Urrea, J. Cancela, and R.G. Allen. 2020. „Prediction of Basal Crop Coefficients from Fraction of Ground Cover and Height. ”Agricultural Water Management, Special Issue on Updates to the FAO56 Crop Water Requirements Method 241, 106197. doi:10.1016/j.agwat.2020.106197
Melton, F.S., L.F. Johnson, C.P. Lund, L.L. Pierce, A.R. Michaelis, S.H. Hiatt, A. Guzman i in. 2012. „Satellite Irrigation Management Support with the Terrestrial Observation and Prediction System: A Framework for Integration of Satellite and Surface Observations to Support Improvements in Agricultural Water Resource Management.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 5 (6): 1709–21. doi:10.1109/JSTARS.2012.2214474
Allen, R.G. i Pereira, L.S., 2009. Estimating crop coefficients from fraction of ground cover and height. Irrigation Science, 28, s.17–34. doi:10.1007/s00271-009-0182-z
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. i Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. Fao, Rzym, 300 (9), s.D05109. https://www.fao.org/3/x0490e/x0490e00.htm
DOI
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/sims/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 SIMS Annual ET');