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- 카탈로그 소유자
- OpenET
- 데이터 세트 제공
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-05-01T00:00:00Z
- 데이터 세트 출처
- OpenET, Inc.
- 문의
- support@openetdata.org
- 주기
- 1개월
- 태그
설명
운영 간소화된 지표면 에너지 균형 (SSEBop)
운영 간소화된 지표면 에너지 균형 (SSEBop) 모델(Senay 외, 2013; 2023)은 위성 습도계의 원리 (Senay, 2018)를 사용하여 실제 증발산량 (ET)을 추정하는 열 기반 접근 방식입니다. OpenET 앙상블의 핵심 모델 중 하나인 SSEBop은 넓은 지역의 운영 ET 매핑을 위한 계산 효율적인 프레임워크를 제공합니다.
SSEBop의 OpenET Collection 2.1 구현은 두 가지 기본 입력을 사용합니다.
- Landsat Collection 2 수준 2 과학 제품의 지표면 온도
- gridMET의 그리드 참조 ET (Abotzoglou, 2013)
냉/습구 참조 온도(Tc) 및 지표면 습도계 상수 (1/dT)를 비롯한 주요 모델 매개변수는 관찰된 지표면 온도, 정규화된 차이 식생 지수 (NDVI), ERA5 순방사선 데이터(DOI: 10.5066/P9JBW6R9)의 조합을 사용하여 파생됩니다. 이러한 구성요소는 SSEBop 알고리즘의 전체 제품군을 연결하여 중간 출력과 집계된 ET 제품을 모두 생성하는 Google Earth Engine 처리 환경 내에 통합됩니다. 미국 본토 전역에 걸친 광범위한 평가(Senay 외, 2022; Volk 외, 2024; Ji 외, 2025; Khand 외, 2025)는 클라우드 기반 구현을 안내하고 작물 물 사용량 평가 및 지역 물 예산 분석과 같은 애플리케이션에 모델의 유용성을 보여주었습니다.
OpenET Collection 2.1의 경우 SSEBop 모델 v0.7.1 (Senay 외, 2026)에는 Tc를 결정하기 위한 강제 및 정규화 작업 (FANO) 방정식의 개선된 구현이라는 주목할 만한 개선사항이 포함되어 있습니다. 이 업데이트는 NDVI가 낮은 습한 지표면을 나타내는 모델의 기능을 강화하여 식생 신호가 약하거나 혼합된 지역, 특히 캐노피 덮개가 희박한 농지와 초원에서 성능을 개선합니다. OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1은 Collection v2.0의 재처리되고 업데이트된 버전으로, 주로 알려진 v2.0 문제를 해결하는 동시에 사소한 모델 개선사항과 입력 데이터 업데이트를 통합하도록 설계되었습니다. 일부 장소와 시간의 경우 두 컬렉션 버전 간에 ET에 눈에 띄는 차이가 있을 것으로 예상됩니다. 업데이트 및 변경사항은 다음과 같습니다.
- 마스크 처리되지 않은 구름 또는 광범위한 눈 덮개가 있는 Landsat 이미지를 건너뛰기 위한 추가 클라우드 스크리닝 및 필터링
- NLDAS-2 및 GRIDMET 입력 기상 데이터 세트의 업데이트를 통합하기 위한 재처리
- 지표면 덮개 정보가 필요한 모든 모델에 USGS 연간 NLCD 제품 통합
- 작물 유형 정보가 필요한 모든 모델에 최신 USDA CDL 통합
- 보간을 업데이트하여 월간 ET는 해당 월의 모든 날짜에 보간된 값이 있는 경우에만 생성됩니다 (흐리거나 눈이 내리거나 덮개가 낮은 기간의 'count=0' 월 감소).
- Landsat LST 데이터의 알려진 문제를 해결하기 위한 방사율 보정 적용
대역
대역
픽셀 크기: 30m (모든 대역)
| 이름 | 단위 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30m | 총 실제 증발산량 (ET) |
count |
개수 | 30m | 보간에 포함된 해당 월의 구름 없는 관측 횟수 |
이미지 속성
이미지 속성
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 애셋이 빌드된 날짜 |
| build_status | STRING | 상태는 'permanent' 또는 'provisional'일 수 있습니다. 'provisional'로 플래그가 지정된 이미지는 향후 업데이트될 수 있습니다. |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 보간에 포함된 Landsat 이미지의 최대 CLOUD_COVER_LAND 백분율 값 |
| collections | STRING | 보간에 포함된 Landsat 이미지의 Landsat 컬렉션 목록 |
| core_version | STRING | OpenET 핵심 라이브러리 버전 |
| end_date | STRING | 월의 종료일 |
| et_reference_band | STRING | 일일 참조 ET 데이터가 포함된 et_reference_source의 대역 |
| et_reference_resample | STRING | 일일 참조 ET 데이터를 리샘플링하는 공간 보간 모드 |
| et_reference_source | STRING | 일일 참조 ET 데이터의 컬렉션 ID |
| image_source_count | DOUBLE | 보간에 사용된 장면 이미지 수 |
| interp_days | DOUBLE | 보간에 포함할 각 이미지 날짜 전후의 최대 일수 |
| interp_method | STRING | Landsat 모델 추정치 간에 보간하는 데 사용되는 방법 |
| interp_source_count | DOUBLE | 타겟 월의 보간 소스 이미지 컬렉션에서 사용 가능한 이미지 수 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS 그리드 영역 ID |
| model_name | STRING | OpenET 모델 이름 |
| model_version | STRING | OpenET 모델 버전 |
| scale_factor_count | DOUBLE | 개수 대역에 적용해야 하는 배율 |
| scale_factor_et | DOUBLE | et 대역에 적용해야 하는 배율 |
| start_date | STRING | 월의 시작일 |
| units_et | STRING | 'et' 대역의 단위 |
이용약관
이용약관
인용
Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko, O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. 및 Ji, L., 2023. 강제 및 정규화 작업을 사용하여 운영 간소화된 지표면 에너지 균형 증발산량 모델 개선 원격 감지, 15(1), p.260. doi:10.3390/rs15010260
Senay, G.B., Bohms, S., Singh, R.K., Gowda, P.H., Velpuri, N.M., Alemu, H. 및 Verdin, J.P., 2013. 원격 감지 및 기상 데이터 세트를 사용한 운영 증발산량 매핑: SSEB 접근 방식을 위한 새로운 매개변수화 JAWRA 미국 수자원 협회 저널, 49(3), pp.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B., Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, N.M. 및 Singh, R.K., 2017. 미국 남서부의 과거 Landsat 데이터(1984~2014)를 사용한 위성 기반 물 사용량 역학 환경 원격 감지, 202, pp.98-112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B., 2018. 증발산량을 정량화하고 매핑하기 위한 운영 간소화된 지표면 에너지 균형 (SSEBop) 모델의 위성 습도계 공식 농업의 응용 공학, 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. 및 Huntington, J., 2022. 미국 본토의 실제 증발산량 매핑: Google Earth Engine 구현 및 SSEBop 모델 평가 환경 원격 감지, 275, p.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011
DOI
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코드 편집기(JavaScript)
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');