OpenET SIMS Monthly Evapotranspiration v2.1

projects/openet/assets/sims/conus/gridmet/monthly/v2_1
información

Este conjunto de datos forma parte de un catálogo de publicadores y no lo administra Google Earth Engine. Comunícate a support@openetdata.org para informar errores o ver más conjuntos de datos del catálogo de OpenET. Obtén más información sobre los conjuntos de datos de publicadores.

Propietario del catálogo
OpenET
Disponibilidad del conjunto de datos
2015-10-01T00:00:00Z–2026-05-01T00:00:00Z
Proveedor del conjunto de datos
Contacto
support@openetdata.org
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/openet/assets/sims/conus/gridmet/monthly/v2_1")
Cadencia
1 mes
Etiquetas
evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet publisher-dataset water water-vapor

Descripción

Satellite Irrigation Management Support (SIMS).

El modelo de NASA Satellite Irrigation Management Support (SIMS) se desarrolló originalmente para respaldar la creación de mapas satelitales de los coeficientes de cultivo y la evapotranspiración (ET) de las tierras irrigadas, y para aumentar el acceso a estos datos y respaldar su uso en la programación del riego y la evaluación regional de las necesidades de agua agrícola (Melton et al., 2012). El SIMS usa un enfoque basado en la reflectancia y, además, incorpora el coeficiente de densidad que describen Allen y Pereira (2009) y Pereira et al. (2020) para calcular los coeficientes de cultivo basales de cada píxel de 30 m x 30 m. El cambio principal con respecto a la publicación de SIMS (Pereira et al., 2020) para su implementación en OpenET es la integración de un modelo de balance hídrico del suelo discretizado para tener en cuenta la evaporación del suelo después de los eventos de precipitación.

Resultados de la comparación y la evaluación de la precisión de la fase I de OpenET (Melton et al., 2022) demostró que el SIMS generalmente tuvo un buen rendimiento en los sitios de tierras de cultivo durante la temporada de crecimiento, pero tuvo un sesgo bajo persistente durante los meses de invierno o en otros períodos con precipitaciones frecuentes. Este resultado era previsible, ya que el enfoque basado en la reflectancia que utiliza SIMS no es sensible a la evaporación del suelo. Para corregir esta subestimación, se utiliza un modelo de balance hídrico del suelo basado en el FAO-56 (Allen et al., 1998) se implementó en Google Earth Engine y se ejecutó con datos de precipitación discretizados de gridMET para estimar los coeficientes de evaporación del suelo. Luego, estos coeficientes se combinaron con los coeficientes de cultivo basales calculados por SIMS para calcular la evapotranspiración total del cultivo con el enfoque de coeficiente de cultivo doble. Además, se observó un sesgo positivo moderado en los datos del SIMS para los períodos con cobertura vegetal baja o dispersa. Para corregir este sesgo, se actualizaron las ecuaciones que calculan el coeficiente basal mínimo del cultivo para permitir que se alcancen valores más bajos del coeficiente basal mínimo del cultivo. En el manual del usuario de SIMS, se incluye la documentación completa del modelo SIMS, los algoritmos actuales y los detalles y las ecuaciones que se usan en el modelo de balance hídrico del suelo.

El modelo SIMS calcula la ET en condiciones de riego adecuado para la etapa y el estado actuales de crecimiento del cultivo, según se miden con los datos satelitales. En general, se espera que el SIMS tenga un sesgo positivo para los cultivos con riego deficitario y las tierras de cultivo con estrés hídrico de corto plazo o intermitente. Actualmente, el SIMS solo se implementa para las tierras de cultivo, y las tierras no agrícolas se enmascaran en esta recopilación de datos. En el futuro, la investigación extenderá el enfoque de coeficiente de cultivo y densidad de vegetación que se usa en SIMS a otros tipos de cobertura del suelo. Colección OpenET v2.1

La colección v2.1 de OpenET es una versión reprocesada y actualizada de la colección v2.0, diseñada principalmente para abordar los problemas conocidos de la versión 2.0 y, al mismo tiempo, incorporar pequeñas mejoras en el modelo y actualizaciones de los datos de entrada. Se espera que haya diferencias notables en el ET entre las dos versiones de recopilación para algunos lugares y horarios. Estas son algunas de las actualizaciones y los cambios:

  • Se agregó un filtro y una detección de nubes adicionales para omitir las imágenes de Landsat con nubes sin máscara o una cobertura de nieve extensa.
  • Se volvió a procesar para incorporar actualizaciones a los conjuntos de datos meteorológicos de entrada de NLDAS-2 y GRIDMET.
  • Se incorporó el producto anual NLCD del USGS para todos los modelos que requieren información sobre la cobertura del suelo.
  • Se incorporó la CDL más reciente del USDA para todos los modelos que requieren información sobre el tipo de cultivo.
  • Se actualizaron las interpolaciones para que la ET mensual solo se produzca cuando todos los días del mes tengan valores interpolados (lo que reduce los meses con "count=0" en períodos nublados, nevados o de baja cobertura).
  • Se aplicó una corrección de emisividad para abordar un problema conocido en los datos de LST de Landsat.

Información adicional

Bandas

Bandas

Tamaño de píxel: 30 metros (todas las bandas)

Nombre Unidades Tamaño de los píxeles Descripción
et mm 30 metros

Evapotranspiración real total (ET)

count count 30 metros

Cantidad de observaciones sin nubes en el mes incluido en la interpolación

Propiedades de imágenes

Propiedades de la imagen

Nombre Tipo Descripción
build_date STRING

Fecha en que se construyeron los activos

build_status STRING

El estado puede ser “permanente” o “provisional”. Las imágenes marcadas como “provisionales” se pueden actualizar en el futuro.

cloud_cover_max DOUBLE

Valor de porcentaje máximo de CLOUD_COVER_LAND para las imágenes de Landsat incluidas en la interpolación

colecciones STRING

Lista de colecciones de Landsat para las imágenes de Landsat incluidas en la interpolación

core_version STRING

Versión de la biblioteca principal de OpenET

end_date STRING

Fecha de finalización del mes

et_reference_band STRING

Banda en et_reference_source que contiene los datos de ET de referencia diarios

et_reference_resample STRING

Modo de interpolación espacial para volver a muestrear los datos de ET de referencia diarios

et_reference_source STRING

ID de la colección de datos de referencia de ET diarios

image_source_count DOUBLE

Cantidad de imágenes de la escena que se usan en la interpolación

interp_days DOUBLE

Cantidad máxima de días antes y después de cada fecha de la imagen que se incluirán en la interpolación

interp_method STRING

Método utilizado para interpolar entre las estimaciones del modelo de Landsat

interp_source_count DOUBLE

Cantidad de imágenes disponibles en la colección de imágenes de origen de interpolación para el mes objetivo

mgrs_tile STRING

ID de zona de cuadrícula del MGRS

model_name STRING

Nombre del modelo OpenET

model_version STRING

Versión del modelo de OpenET

scale_factor_count DOUBLE

Es el factor de ajuste que se debe aplicar a la banda de recuento.

scale_factor_et DOUBLE

Factor de ajuste que se debe aplicar a la banda de ET

start_date STRING

Fecha de inicio del mes

units_et STRING

Unidades de la banda "et"

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:
  • 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), pp.971-994. doi:10.1111/1752-1688.12956

  • Pereira, L.S., P. Paredes, F.S. Melton, L.F. Johnson, R. López-Urrea, J. Cancela y 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 et al., 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. y Pereira, L.S., 2009. Estimación de los coeficientes de cultivo a partir de la fracción de cobertura del suelo y la altura. Irrigation Science, 28, pp.17-34. doi:10.1007/s00271-009-0182-z

  • Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. y Smith, M., 1998 Evapotranspiración de cultivos: Lineamientos para calcular los requerimientos hídricos de los cultivos. Documento 56 de riego y drenaje de la FAO. Fao, Roma, 300 (9), p.D05109. https://www.fao.org/3/x0490e/x0490e00.htm

DOI

Explora con Earth Engine

Editor de código (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/sims/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 SIMS Annual ET');
Abrir en el editor de código