Ten zbiór danych jest częścią katalogu wydawcy i nie jest zarządzany przez Google Earth Engine. Jeśli znajdziesz błędy, 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
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-06-01T00:00:00Z
- Producent zbioru danych
- OpenET, Inc.
- Kontakt
- support@openetdata.org
- Częstotliwość
- 1 Month
- Tagi
Opis
Uproszczony model bilansu energii powierzchni (SSEBop).
Uproszczony model bilansu energii powierzchni (SSEBop) (Senay i in., 2013; 2023) to podejście termiczne do szacowania rzeczywistej ewapotranspiracji (ET) oparte na zasadach psychrometrii satelitarnej (Senay, 2018). SSEBop, jako jeden z podstawowych modeli w zestawie OpenET, zapewnia wydajną obliczeniowo platformę do operacyjnego mapowania ET na dużych obszarach.
Implementacja SSEBop w OpenET Collection 2.1 opiera się na 2 głównych danych wejściowych:
- Temperatura na powierzchni gruntu z produktów naukowych Landsat Collection 2 Level 2.
- Siatkowa referencyjna ET z gridMET (Abotzoglou, 2013).
Kluczowe parametry modelu, w tym temperatura odniesienia zimnego/mokrego termometru (Tc) i stała psychrometryczna powierzchni (1/dT), są wyprowadzane na podstawie połączenia zaobserwowanej temperatury powierzchni, znormalizowanego różnicowego wskaźnika wegetacji (NDVI) i danych o promieniowaniu netto ERA5 (DOI: 10.5066/P9JBW6R9). Te komponenty są zintegrowane w środowisku przetwarzania Google Earth Engine, które łączy pełny zestaw algorytmów SSEBop w celu generowania zarówno wyników pośrednich, jak i zagregowanych produktów ET. Szeroko zakrojona ocena na terenie Stanów Zjednoczonych (Senay i in., 2022; Volk i in., 2024; Ji i in., 2025; Khand i in., 2025) pozwoliła na wdrożenie w chmurze i wykazała przydatność modelu w zastosowaniach takich jak ocena zużycia wody przez uprawy i analiza regionalnego bilansu wodnego.
W przypadku OpenET Collection 2.1 model SSEBop w wersji 0.7.1 (Senay i in., 2026) zawiera istotne ulepszenie: udoskonaloną implementację równania operacji wymuszania i normalizacji (FANO) do określania Tc. Ta aktualizacja zwiększa zdolność modelu do reprezentowania mokrych powierzchni o niskim NDVI, co poprawia wydajność w obszarach, w których sygnały wegetacji są słabe lub mieszane, zwłaszcza na polach uprawnych i łąkach w okresie rzadkiego pokrycia. OpenET Collection w wersji 2.1
OpenET Collection w wersji 2.1 to przetworzona i zaktualizowana wersja Collection w wersji 2.0, która została zaprojektowana przede wszystkim w celu rozwiązania znanych problemów z wersją 2.0, a także wprowadzenia drobnych ulepszeń modelu i aktualizacji danych wejściowych. Oczekuje się, że w przypadku niektórych miejsc i czasów wystąpią zauważalne różnice w ET między tymi 2 wersjami. Oto niektóre aktualizacje i zmiany obejmują:
- Dodatkowe sprawdzanie i filtrowanie chmur, aby pomijać obrazy Landsat z niezasłoniętymi chmurami lub rozległą pokrywą śnieżną.
- Ponowne przetwarzanie w celu uwzględnienia aktualizacji zbiorów danych meteorologicznych NLDAS-2 i GRIDMET.
- Uwzględnienie rocznego produktu NLCD USGS we wszystkich modelach, które wymagają informacji o pokryciu terenu.
- Uwzględnienie najnowszych danych USDA CDL we wszystkich modelach, które wymagają informacji o typie uprawy.
- Aktualizacje interpolacji, dzięki czemu miesięczna ET jest generowana tylko wtedy, gdy wszystkie dni w miesiącu mają interpolowane wartości (co zmniejsza liczbę miesięcy z „count=0” w okresach zachmurzenia, opadów śniegu lub niskiego pokrycia).
- Zastosowanie korekty emisyjności w celu rozwiązania znanego problemu z danymi LST Landsat.
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 |
| build_status | STRING | Stan może być „permanent” (stały) lub „provisional” (tymczasowy). Obrazy oznaczone jako „provisional” mogą zostać zaktualizowane w przyszłości. |
| cloud_cover_max | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Maksymalna wartość procentowa CLOUD_COVER_LAND dla obrazów Landsat uwzględnionych w interpolacji |
| collections | STRING | Lista kolekcji Landsat dla obrazów Landsat uwzględnionych w interpolacji |
| core_version | STRING | Wersja biblioteki OpenET |
| end_date | STRING | Data zakończenia miesiąca |
| et_reference_band | STRING | Pasmo w et_reference_source, które zawiera dzienne dane referencyjne ET |
| et_reference_resample | STRING | Tryb interpolacji przestrzennej do ponownego próbkowania dziennych danych referencyjnych ET |
| et_reference_source | STRING | Identyfikator kolekcji dziennych danych referencyjnych ET |
| image_source_count | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Liczba obrazów scen użytych w interpolacji |
| interp_days | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Maksymalna liczba dni przed i po dacie każdego 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 kolekcji 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 |
| units_et | STRING | Jednostki pasma „et” |
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_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');