Ten zbiór danych jest częścią katalogu wydawcy i nie jest zarządzany przez Google Earth Engine. W przypadku błędów 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
- 1984-10-01T00:00:00Z–1999-10-01T00:00:00Z
- Producent zbioru danych
- OpenET, Inc.
- Kontakt
- support@openetdata.org
- Kadencja
- 1 miesiąc
- Tagi
Opis
Operacyjny uproszczony bilans energii powierzchni (SSEBop).
Model operacyjnego uproszczonego bilansu energii powierzchni (SSEBop) opracowany przez Senaya i in. (2013, 2017) to uproszczony model energii powierzchni oparty na danych termicznych, który służy do szacowania rzeczywistej ewapotranspiracji na podstawie zasad psychrometrii satelitarnej (Senay 2018). Implementacja OpenET SSEBop wykorzystuje temperaturę powierzchni lądu (Ts) z Landsat (zbiór 2 produktów naukowych poziomu 2) z kluczowymi parametrami modelu (odniesienie do temperatury mokrego termometru, Tc i stała psychrometryczna powierzchni, 1/dT) pochodzącymi z połączenia obserwowanych temperatur powierzchni, znormalizowanego różnicowego wskaźnika wegetacji (NDVI), średniej klimatycznej (1980–2017) dziennej maksymalnej temperatury powietrza (Ta, 1 km) z Daymet i danych o promieniowaniu netto z ERA-5. Ta implementacja modelu wykorzystuje platformę przetwarzania Google Earth Engine do łączenia kluczowych funkcji i algorytmów SSEBop ET podczas generowania wyników pośrednich i zagregowanych ET. Szczegółowe badanie i ocena modelu SSEBop w CONUS (Senay i in., 2022) informują o implementacji w chmurze i ocenie aplikacji bilansu wodnego w szerokiej skali. Znaczące ulepszenia modelu (wersja 0.2.6) i wydajność w porównaniu z poprzednimi wersjami obejmują dodatkową zgodność z Landsat 9 (uruchomionym we wrześniu 2021 r.), globalną rozszerzalność modelu i ulepszoną parametryzację SSEBop za pomocą FANO (Forcing and Normalizing Operation) w celu lepszego szacowania ET we wszystkich krajobrazach i we wszystkich porach roku niezależnie od gęstości pokrywy roślinnej, co poprawia dokładność modelu dzięki unikaniu ekstrapolacji Tc do regionów nieobjętych kalibracją. Zbiór OpenET w wersji 2.0, sprzed 2000 r. (1985–1999)
Uwaga: tego zbioru nie należy łączyć z głównym zbiorem w wersji 2.0 w celu obliczania długoterminowych trendów, rocznych sum lub różnic od średniej, chyba że zostaną podjęte środki w celu zidentyfikowania i wypełnienia luk lub brakujących danych. Ten zbiór został wygenerowany tylko na podstawie danych z Landsat 5 i będzie zawierał więcej luk w danych (zarówno przestrzennych, jak i czasowych) niż główny zbiór w wersji 2.0, który zawiera dane z wielu satelitów Landsat (5 i 7, 7 i 8 itp.). Ten zbiór sprzed 2000 r. może zawierać długie okresy bez danych, zwłaszcza w miesiącach zimowych, oraz duże regiony bez danych w pierwszych latach (1985–1993).
Pasma
Pasma
Rozmiar piksela: 30 metrów (wszystkie pasma)
| Nazwa | Jednostki | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 metrów | Łączna 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 komponentów |
| cloud_cover_max | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Maksymalna wartość procentowa CLOUD_COVER_LAND dla obrazów Landsat uwzględnionych w interpolacji |
| collections | STRING | Lista zbiorów Landsat dla obrazów Landsat uwzględnionych w interpolacji |
| core_version | STRING | Wersja podstawowej 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 zbioru dziennych danych ET odniesienia |
| interp_days | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Maksymalna liczba dni przed i po każdej dacie 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 zbiorze 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
Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko, O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. and Ji, L., 2023. Improving the Operational Simplified Surface Energy Balance Evapotranspiration Model Using the Forcing and Normalizing Operation. Remote Sensing, 15(1), p.260. doi:10.3390/rs15010260
Senay, G.B., Bohms, S., Singh, R.K., Gowda, P.H., Velpuri, N.M., Alemu, H. and Verdin, J.P., 2013. Operational evapotranspiration mapping using remote sensing and weather datasets: A new parameterization for the SSEB approach. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B., Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, N.M. and Singh, R.K., 2017. Satellite-based water use dynamics using historical Landsat data (1984–2014) in the southwestern United States. Remote Sensing of Environment, 202, pp.98-112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B., 2018. Satellite psychrometric formulation of the Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model for quantifying and mapping evapotranspiration. Applied Engineering in Agriculture, 34(3), pp.555-566. doi:10.13031/aea.12614
Senay, G.B., Friedrichs, M., Morton, C., Parrish, G.E., Schauer, M., Khand, K., Kagone, S., Boiko, O. and Huntington, J., 2022. Mapping actual evapotranspiration using Landsat for the conterminous United States: Google Earth Engine implementation and assessment of the SSEBop model. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011
DOI
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/ssebop/conus/gridmet/monthly/v2_0_pre2000') .filterDate('1998-01-01', '1999-01-01'); // 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 SSEBop Annual ET');