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- कैटलॉग का मालिक
- OpenET
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-06-01T00:00:00Z
- डेटासेट बनाने वाली कंपनी
- OpenET, Inc.
- संपर्क
- support@openetdata.org
- केडेंस
- 1 महीना
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ब्यौरा
Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop).
Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) मॉडल (Senay et al., 2013; 2023) एक ऐसा तरीका है जिसमें सैटलाइट साइक्रोमेट्री (Senay, 2018) के सिद्धांतों का इस्तेमाल करके, असल इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) का अनुमान लगाया जाता है. यह तरीका, तापमान पर आधारित है. OpenET एंसेंबल के मुख्य मॉडल में से एक, SSEBop, बड़े इलाके में ईटी की मैपिंग करने के लिए, कंप्यूटेशन के हिसाब से एक कारगर फ़्रेमवर्क उपलब्ध कराता है.
OpenET Collection 2.1 में SSEBop को लागू करने के लिए, दो मुख्य इनपुट का इस्तेमाल किया जाता है:
- Landsat Collection 2 Level 2 Science Products से मिला, ज़मीन की सतह का तापमान.
- gridMET (Abotzoglou, 2013) से मिला, ग्रिड में व्यवस्थित रेफ़रंस ईटी.
मॉडल के मुख्य पैरामीटर, जैसे कि ठंडे/गीले बल्ब का रेफ़रंस तापमान (Tc) और सतह का साइक्रोमेट्रिक कॉन्स्टैंट (1/dT), सतह के तापमान, नॉर्मलाइज़्ड डिफ़रेंस वेजिटेशन इंडेक्स (एनडीवीआई), और ERA5 नेट रेडिएशन डेटा (DOI: 10.5066/P9JBW6R9) के कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल करके निकाले जाते हैं. इन कॉम्पोनेंट को Google Earth Engine के प्रोसेसिंग एनवायरमेंट में इंटिग्रेट किया जाता है. इससे SSEBop के सभी एल्गोरिदम लिंक हो जाते हैं. इनकी मदद से, इंटरमीडिएट आउटपुट और एग्रीगेटेड ईटी प्रॉडक्ट, दोनों जनरेट किए जा सकते हैं. संयुक्त राज्य अमेरिका के उन सभी राज्यों में इसका बड़े पैमाने पर आकलन किया गया है जिनकी सीमा कम से कम एक अन्य राज्य से जुड़ी हुई है (Senay et al., 2022; Volk et al., 2024; Ji et al., 2025; Khand et al, 2025). इससे क्लाउड पर आधारित SSEBop को लागू करने में मदद मिली है. साथ ही, यह भी पता चला है कि फ़सल के लिए पानी के इस्तेमाल का आकलन और इलाके के हिसाब से पानी के बजट का विश्लेषण जैसे कामों के लिए, यह मॉडल कितना कारगर है.
OpenET Collection 2.1 के लिए, SSEBop मॉडल v0.7.1 (Senay et al., 2026) में एक अहम सुधार किया गया है. इसमें Tc का पता लगाने के लिए, फ़ोर्सिंग ऐंड नॉर्मलाइज़िंग ऑपरेशन (FANO) इक्वेशन को बेहतर तरीके से लागू किया गया है. इस अपडेट से, मॉडल की उस क्षमता को बेहतर बनाया गया है जिससे कम एनडीवीआई वाली गीली सतहों को दिखाया जा सकता है. इससे उन इलाकों में परफ़ॉर्मेंस बेहतर होती है जहां पेड़-पौधों के सिग्नल कमज़ोर या मिक्स होते हैं. खास तौर पर, खेती की ज़मीन और घास के मैदानों में, जहां पेड़-पौधों की संख्या कम होती है. OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1, Collection v2.0 का फिर से प्रोसेस किया गया और अपडेट किया गया वर्शन है. इसे मुख्य तौर पर v2.0 में मौजूद समस्याओं को ठीक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इसके अलावा, इसमें मॉडल में मामूली सुधार और इनपुट-डेटा के अपडेट भी शामिल किए गए हैं. उम्मीद है कि कुछ जगहों और समय के लिए, दोनों कलेक्शन वर्शन के ईटी में काफ़ी अंतर दिखेगा. कुछ अपडेट और बदलाव यहां दिए गए हैं:
- क्लाउड स्क्रीनिंग और फ़िल्टरिंग की सुविधा जोड़ी गई है. इससे, Landsat की उन इमेज को स्किप किया जा सकेगा जिनमें क्लाउड को मास्क नहीं किया गया है और/या बर्फ़ की मोटी परत है.
- NLDAS-2 और GRIDMET इनपुट मेटिऑरॉलजी डेटासेट में किए गए अपडेट को शामिल करने के लिए, फिर से प्रोसेसिंग की गई है.
- USGS Annual NLCD प्रॉडक्ट को उन सभी मॉडल में शामिल किया गया है जिनके लिए लैंड कवर की जानकारी ज़रूरी है.
- USDA CDL के सबसे नए वर्शन को उन सभी मॉडल में शामिल किया गया है जिनके लिए फ़सल के टाइप की जानकारी ज़रूरी है.
- इंटरपोलेशन में अपडेट किए गए हैं, ताकि महीने का ईटी सिर्फ़ तब जनरेट हो, जब महीने के सभी दिनों के लिए इंटरपोलेटेड वैल्यू मौजूद हों. इससे, बादलों/बर्फ़बारी वाले या कम कवरेज वाले समय में “count=0” वाले महीनों की संख्या कम हो जाती है.
- Landsat LST डेटा में मौजूद समस्या को ठीक करने के लिए, एमिसिविटी करेक्शन लागू किया गया है.
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 30 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 मीटर | असल इवैपोट्रांसपिरेशन (ईटी) की कुल वैल्यू |
count |
सोलर पैनलों की संख्या | 30 मीटर | महीने में क्लाउड-फ़्री ऑब्ज़र्वेशन की संख्या, जिसे इंटरपोलेशन में शामिल किया गया है |
इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| build_date | STRING | ऐसेट बनाने की तारीख |
| build_status | STRING | स्टेटस "permanent" या "provisional" हो सकता है. "provisional" के तौर पर फ़्लैग की गई इमेज को आने वाले समय में अपडेट किया जा सकता है. |
| cloud_cover_max | DOUBLE | इंटरपोलेशन में शामिल Landsat इमेज के लिए, CLOUD_COVER_LAND की ज़्यादा से ज़्यादा प्रतिशत वैल्यू |
| collections | STRING | इंटरपोलेशन में शामिल Landsat इमेज के लिए, Landsat कलेक्शन की सूची |
| core_version | STRING | OpenET कोर लाइब्रेरी का वर्शन |
| end_date | STRING | महीने की आखिरी तारीख |
| et_reference_band | STRING | et_reference_source में मौजूद वह बैंड जिसमें रोज़ाना के रेफ़रंस ईटी का डेटा होता है |
| et_reference_resample | STRING | रोज़ाना के रेफ़रंस ईटी डेटा को रीसैंपल करने के लिए, स्पैटियल इंटरपोलेशन मोड |
| et_reference_source | STRING | रोज़ाना के रेफ़रंस ईटी डेटा के लिए कलेक्शन आईडी |
| image_source_count | DOUBLE | इंटरपोलेशन में इस्तेमाल की गई सीन इमेज की संख्या |
| interp_days | DOUBLE | इंटरपोलेशन में शामिल करने के लिए, हर इमेज की तारीख से पहले और बाद के दिनों की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या |
| interp_method | STRING | Landsat मॉडल के अनुमानों के बीच इंटरपोलेट करने के लिए इस्तेमाल किया गया तरीका |
| interp_source_count | DOUBLE | टारगेट महीने के लिए, इंटरपोलेशन सोर्स इमेज कलेक्शन में उपलब्ध इमेज की संख्या |
| mgrs_tile | STRING | एमजीआरएस ग्रिड ज़ोन आईडी |
| model_name | STRING | OpenET मॉडल का नाम |
| model_version | STRING | OpenET मॉडल का वर्शन |
| scale_factor_count | DOUBLE | स्केलिंग फ़ैक्टर, जिसे काउंट बैंड पर लागू किया जाना चाहिए |
| scale_factor_et | DOUBLE | स्केलिंग फ़ैक्टर, जिसे et बैंड पर लागू किया जाना चाहिए |
| start_date | STRING | महीने की शुरू होने की तारीख |
| units_et | STRING | "et" बैंड की इकाइयां |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
उद्धरण
Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., फ़्रेडरिक, एम., Khand, K., Boiko, O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. और Ji, L., 2023. Operational Simplified Surface Energy Balance Evapotranspiration Model को फ़ोर्सिंग ऐंड नॉर्मलाइज़िंग ऑपरेशन का इस्तेमाल करके बेहतर बनाना. 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. और Verdin, J.P., 2013. सैटलाइट से मिले डेटा और मौसम के डेटासेट का इस्तेमाल करके, इवैपोट्रांसपिरेशन की मैपिंग करना: SSEB के लिए नया पैरामीटराइज़ेशन. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B., Schauer, M., फ़्रेडरिक, एम., Velpuri, N.M. और Singh, R.K., 2017. दक्षिण-पश्चिमी अमेरिका में, Landsat के पुराने डेटा (1984–2014) का इस्तेमाल करके, पानी के इस्तेमाल की गतिशीलता का पता लगाना. Remote Sensing of Environment, 202, pp.98-112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B., 2018. इवैपोट्रांसपिरेशन की वैल्यू निकालने और उसकी मैपिंग करने के लिए, Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) मॉडल का सैटलाइट साइक्रोमेट्रिक फ़ॉर्मूला. Applied Engineering in Agriculture, 34(3), pp.555-566. doi:10.13031/aea.12614
Senay, G.B., फ़्रेडरिक, एम., मॉर्टन, सी., Parrish, G.E., Schauer, M., Khand, K., Kagone, S., Boiko, O. और Huntington, J., 2022. संयुक्त राज्य अमेरिका के उन सभी राज्यों के लिए, Landsat का इस्तेमाल करके, असल इवैपोट्रांसपिरेशन की मैपिंग करना: Google Earth Engine पर SSEBop मॉडल को लागू करना और उसका आकलन करना. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011
डीओआई
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