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- Kataloginhaber
- OpenET
- Dataset-Verfügbarkeit
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-05-01T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- OpenET, Inc.
- Kontakt
- support@openetdata.org
- Intervall
- 1 Monat
- Tags
Beschreibung
Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop).
Das Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop)-Modell (Senay et al., 2013; 2023) ist ein thermischer Ansatz zur Schätzung der tatsächlichen Evapotranspiration (ET) unter Verwendung der Prinzipien der Satellitenpsychrometrie (Senay, 2018). Als eines der Kernmodelle im OpenET-Ensemble bietet SSEBop einen recheneffizienten Rahmen für die operative ET-Kartierung großer Gebiete.
Die OpenET Collection 2.1-Implementierung von SSEBop basiert auf zwei primären Eingaben:
- Bodentemperatur aus Landsat Collection 2 Level 2 Science-Produkten.
- Referenz-ET aus gridMET (Abotzoglou, 2013) in einem Raster.
Die wichtigsten Modellparameter, einschließlich der Referenztemperatur für die Kalt-/Feuchtkugeltemperatur (Tc) und der psychrometrischen Oberflächenkonstante (1/dT), werden aus einer Kombination aus beobachteter Oberflächentemperatur, normalisiertem Differenzvegetationsindex (NDVI) und ERA5-Nettostrahlungsdaten abgeleitet (DOI: 10.5066/P9JBW6R9). Diese Komponenten sind in die Google Earth Engine-Verarbeitungsumgebung integriert, die die gesamte Suite von SSEBop-Algorithmen verknüpft, um sowohl Zwischenausgaben als auch aggregierte ET-Produkte zu generieren. Umfassende Bewertung in den angrenzenden Vereinigten Staaten (Senay et al., 2022; Volk et al., 2024; Ji et al., 2025; Khand et al., 2025) hat die cloudbasierte Implementierung geleitet und die Nützlichkeit des Modells für Anwendungen wie die Bewertung des Wasserverbrauchs von Pflanzen und die Analyse des regionalen Wasserhaushalts demonstriert.
Für OpenET Collection 2.1 wird das SSEBop-Modell v0.7.1 (Senay et al., 2026) enthält eine wichtige Verbesserung: eine optimierte Implementierung der FANO-Gleichung (Forcing and Normalizing Operation) zur Bestimmung von Tc. Durch dieses Update wird die Fähigkeit des Modells verbessert, nasse Oberflächen mit niedrigem NDVI darzustellen. Dadurch wird die Leistung in Gebieten mit schwachen oder gemischten Vegetationssignalen verbessert, insbesondere in landwirtschaftlichen Flächen und Grasland bei geringer Kronendecke. OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1 ist eine neu verarbeitete und aktualisierte Version von Collection v2.0. Sie wurde hauptsächlich entwickelt, um bekannte Probleme mit v2.0 zu beheben. Außerdem wurden kleinere Modellverbesserungen und Aktualisierungen der Eingabedaten vorgenommen. Es ist zu erwarten, dass es an einigen Orten und zu bestimmten Zeiten deutliche Unterschiede bei der ET zwischen den beiden Erfassungsversionen gibt. Hier einige Beispiele für die Aktualisierungen und Änderungen:
- Zusätzliche Cloud-Screening- und ‑Filterfunktionen, um Landsat-Bilder mit nicht maskierten Wolken und/oder einer dicken Schneedecke zu überspringen.
- Die Verarbeitung wurde wiederholt, um Aktualisierungen der meteorologischen Eingabedatasets NLDAS-2 und GRIDMET zu berücksichtigen.
- Einbindung des jährlichen NLCD-Produkts des USGS für alle Modelle, die Informationen zur Landbedeckung erfordern.
- Einbindung der neuesten USDA CDL für alle Modelle, die Informationen zum Erntetyp erfordern.
- Die Interpolation wurde aktualisiert, sodass die monatliche ET nur berechnet wird, wenn für alle Tage im Monat interpolierte Werte vorhanden sind. Dadurch wird die Anzahl der Monate mit „count=0“ in bewölkten/verschneiten oder Perioden mit geringer Abdeckung reduziert.
- Anwendung einer Emissivitätskorrektur zur Behebung eines bekannten Problems in Landsat-LST-Daten.
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 30 Meter (alle Bänder)
| Name | Einheiten | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 Meter | Tatsächliche Gesamtevapotranspiration (ET) |
count |
Anzahl | 30 Meter | Anzahl der wolkenfreien Beobachtungen im Monat, die in die Interpolation einbezogen wurden |
Bildattribute
Bildeigenschaften
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Datum, an dem die Assets erstellt wurden |
| build_status | STRING | Der Status kann „permanent“ oder „provisional“ sein. Bilder, die als „vorläufig“ gekennzeichnet sind, können in Zukunft aktualisiert werden. |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Maximaler CLOUD_COVER_LAND-Prozentwert für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen werden |
| Sammlungen | STRING | Liste der Landsat-Sammlungen für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen werden |
| core_version | STRING | OpenET-Kernbibliotheksversion |
| end_date | STRING | Enddatum des Monats |
| et_reference_band | STRING | Band in „et_reference_source“, das die täglichen Referenz-ET-Daten enthält |
| et_reference_resample | STRING | Räumlicher Interpolationsmodus zum Resamplen täglicher Referenzdaten für die ET |
| et_reference_source | STRING | Sammlungs-ID für die täglichen Referenzdaten für die geschätzte Transpiration |
| image_source_count | DOUBLE | Anzahl der Szenenbilder, die für die Interpolation verwendet werden |
| interp_days | DOUBLE | Maximale Anzahl von Tagen vor und nach dem Datum jedes Bildes, die in die Interpolation einbezogen werden sollen |
| interp_method | STRING | Methode, die zum Interpolieren zwischen Landsat-Modellschätzungen verwendet wird |
| interp_source_count | DOUBLE | Anzahl der verfügbaren Bilder in der Sammlung von Interpolationsquellenbildern für den Zielmonat |
| mgrs_tile | STRING | MGRS-Gitterzonen-ID |
| model_name | STRING | OpenET-Modellname |
| model_version | STRING | OpenET-Modellversion |
| scale_factor_count | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das Zählband angewendet werden soll |
| scale_factor_et | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das ET-Band angewendet werden soll |
| start_date | STRING | Startdatum des Monats |
| units_et | STRING | Einheiten des „et“-Bands |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko, O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. und Ji, L., 2023. Verbesserung des Operational Simplified Surface Energy Balance Evapotranspiration Model durch die Forcing- und Normalizing-Operation. Remote Sensing, 15(1), S.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. Operative Kartierung der Evapotranspiration mit Fernerkundungs- und Wetterdatensätzen: Eine neue Parametrisierung für den SSEB-Ansatz. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), S.577–591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B., Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, N.M. und Singh, R.K., 2017. Satellitenbasierte Dynamik der Wassernutzung anhand historischer Landsat-Daten (1984–2014) im Südwesten der USA. Remote Sensing of Environment, 202, S.98–112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B., 2018. Satellitenpsychrometrische Formulierung des Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop)-Modells zur Quantifizierung und Kartierung der Evapotranspiration. Applied Engineering in Agriculture, 34(3), S.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. und Huntington, J., 2022. Kartierung der tatsächlichen Evapotranspiration mit Landsat für die kontinentalen USA: Google Earth Engine-Implementierung und Bewertung des SSEBop-Modells. Remote Sensing of Environment, 275, S.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011
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var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/ssebop/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 SSEBop Annual ET');