- データセットの可用性
- 2019-03-25T00:00:00Z–2024-11-01T08:00:00Z
- データセット プロバイダ
- ラスタライズ: Google と USFS Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology（LARSE） NASA GEDI ミッション（USGS LP DAAC 経由でアクセス）
- タグ
説明
このデータセットには、地上バイオマス密度（AGBD、単位は Mg/ha）の Global Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）レベル 4A（L4A）バージョン 2 の予測と、サンプリングされた各位置情報付きレーザー フットプリント内の予測標準誤差の推定値が含まれています。このバージョンでは、グラニュールはサブ軌道にあります。複数の地域と植物機能タイプ（PFT）の AGBD のフィールド推定値に関連付けられたシミュレートされた波形からの高さ指標がコンパイルされ、世界の地域と PFT の組み合わせ（落葉広葉樹、常緑広葉樹、常緑針葉樹、落葉針葉樹、草原、低木、森林の組み合わせなど）を表すモデルのキャリブレーション データセットが生成されました。GEDI02_A バージョン 2 で使用されたアルゴリズム設定グループの選択は、南米の常緑広葉樹で、地上標高より上の波形モードを最低モードとして選択した結果として生じる偽陽性エラーを減らすために変更されました。データセット LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY は、元の GEDI04_A プロダクトのラスター バージョンです。ラスター画像は、対応する月の個々の軌道の月次コンポジットとして整理されています。
詳しくは、ユーザーガイドをご覧ください。
Global Ecosystem Dynamics Investigation（地球生態系動態調査）GEDI ミッションは、生態系の構造と動態を特徴づけ、地球の炭素循環と生物多様性の定量化と理解を大幅に改善することを目的としています。国際宇宙ステーション（ISS）に取り付けられた GEDI 機器は、地球の 3 次元構造の最高解像度と最も高密度のサンプリングで、北緯 51.6° から南緯 51.6° の間でグローバルにデータを収集します。GEDI 機器は 3 つのレーザーで構成され、合計 8 つのビームの地上トランセクトを生成します。これにより、約 60 m の沿線間隔で 8 つの約 25 m のフットプリントが瞬時にサンプリングされます。
| プロダクト | 説明 |
|---|---|
| L2A ベクトル | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002 |
| L2A 月次ラスター | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_MONTHLY |
| L2A テーブル インデックス | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_INDEX |
| L2B ベクトル | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002 |
| L2B 月次ラスター | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_MONTHLY |
| L2B テーブル インデックス | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_INDEX |
| L4A バイオマス ベクトル | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002 |
| L4A 月次ラスター | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY |
| L4A テーブル インデックス | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_INDEX |
| L4B バイオマス | LARSE/GEDI/GEDI04_B_002 |
バンド
ピクセルサイズ
25 メートル
帯域
| 名前 | 単位 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|
agbd |
Mg/ha | メートル | 地上バイオマス密度の予測値 |
agbd_pi_lower |
Mg/ha | メートル | 予測区間の下限（レベルについては「alpha」属性を参照） |
agbd_pi_upper |
Mg/ha | メートル | 予測区間の上限（レベルについては「alpha」属性を参照） |
agbd_se |
Mg/ha | メートル | 地上バイオマス密度の予測標準誤差 |
agbd_t |
メートル | フィット単位でのモデル予測 |
|
agbd_t_se |
メートル | モデル予測の標準誤差（カスタム予測区間の計算に必要） |
|
algorithm_run_flag |
メートル | このフラグが 1 に設定されている場合、L4A アルゴリズムが実行されます。このフラグは、AGBD の推定に十分な波形忠実度を持つデータを選択します。 |
|
beam |
メートル | ビーム ID |
|
channel |
メートル | チャンネル ID |
|
degrade_flag |
メートル | ポインティング情報または位置情報の劣化状態を示すフラグ |
|
delta_time |
秒 | メートル | 2018 年 1 月 1 日午前 0 時からの経過時間 |
elev_lowestmode |
m | メートル | 基準楕円体に対する最低モードの中心の標高 |
l2_quality_flag |
メートル | バイオマス予測に最も有用な L2 データを特定するフラグ |
|
l4_quality_flag |
メートル | 最も有用なバイオマス予測の選択を簡素化するフラグ |
|
lat_lowestmode |
deg | メートル | 最低モードの中心の緯度 |
lon_lowestmode |
deg | メートル | 最低モードの中心の経度 |
master_frac |
秒 | メートル | マスター時間（小数部）。master_int+master_frac は /BEAMXXXX/delta_time と同等です。 |
master_int |
秒 | メートル | マスター時間（整数部分）。master_time_epoch からの秒数。 master_int+master_frac は /BEAMXXXX/delta_time と同等です。 |
predict_stratum |
メートル | 予測階層の識別子。1 km セルの予測階層名の文字 ID |
|
predictor_limit_flag |
メートル | 予測子の値がトレーニング データの範囲外です（0=範囲内、1=下限、2=上限）。 |
|
response_limit_flag |
メートル | 予測値がトレーニング データの範囲外です（0=範囲内、1=下限、2=上限）。 |
|
selected_algorithm |
メートル | 選択したアルゴリズム設定グループ |
|
selected_mode |
メートル | ノイズ以外のモードのうち、最も低いモードとして選択されたモードの ID |
|
selected_mode_flag |
メートル | selected_mode のステータスを示すフラグ |
|
sensitivity |
メートル | ビームの感度。波形の SNR を考慮して透過できる最大樹冠被覆率 |
|
solar_elevation |
deg | メートル | 太陽高度 |
surface_flag |
メートル | elev_lowestmode が数値標高モデル（DEM）または平均海面（MSS）の標高の 300 m 以内にあることを示します |
|
shot_number |
メートル | ショット番号。一意の識別子。このフィールドの形式は OOOOOBBRRGNNNNNNNN です。各文字の意味は次のとおりです。
|
|
shot_number_within_beam |
メートル | ビーム内のショット番号 |
|
agbd_aN |
Mg/ha | メートル | 地上バイオマス密度、位置情報の緯度（最頻値） |
agbd_pi_lower_aN |
Mg/ha | メートル | 地上バイオマス密度の予測区間の下限 |
agbd_pi_upper_aN |
Mg/ha | メートル | 地上バイオマス密度の予測区間の上限 |
agbd_se_aN |
Mg/ha | メートル | 地上バイオマス密度の予測標準誤差 |
agbd_t_aN |
Mg/ha | メートル | 変換空間における地上バイオマス密度モデルの予測 |
agbd_t_pi_lower_aN |
Mg/ha | メートル | 変換空間の予測区間の下限 |
agbd_t_pi_upper_aN |
Mg/ha | メートル | 変換空間の上限予測区間 |
agbd_t_se_aN |
メートル | モデル予測の標準誤差（適合単位） |
|
algorithm_run_flag_aN |
メートル | アルゴリズム実行フラグ - このフラグが 1 に設定されている場合、このアルゴリズムが実行されます。このフラグは、AGBD 推定に十分な波形忠実度を持つデータを選択します。 |
|
l2_quality_flag_aN |
メートル | バイオマス予測に最も有用な L2 データを特定するフラグ |
|
l4_quality_flag_aN |
メートル | 最も有用なバイオマス予測の選択を簡素化するフラグ |
|
predictor_limit_flag_aN |
メートル | 予測子の値がトレーニング データの範囲外である |
|
response_limit_flag_aN |
メートル | 予測値がトレーニング データの範囲外である |
|
selected_mode_aN |
メートル | ノイズ以外のモードのうち、最も低いモードとして選択されたモードの ID |
|
selected_mode_flag_aN |
メートル | 選択したモードのステータスを示すフラグ |
|
elev_lowestmode_aN |
m | メートル | 基準楕円体に対する最低モードの中心の標高 |
lat_lowestmode_aN |
deg | メートル | 最低モードの中心の緯度 |
lon_lowestmode_aN |
deg | メートル | 最低モードの中心の経度 |
sensitivity_aN |
メートル | 波形の SNR を考慮して透過できる最大樹冠被覆率 |
|
stale_return_flag |
メートル | デジタイザーからのフラグ。リアルタイムの脈拍検出アルゴリズムが、10 km の検索ウィンドウ全体で検出閾値を超える戻り信号を検出しなかったことを示します。前のショットのパルス位置を使用して、テレメトリー波形が選択されました。 |
|
landsat_treecover |
% | メートル | 2010 年の樹木被覆。高さ 5 m を超えるすべての植生の樹冠閉鎖として定義（Hansen et al.、2013）で、出力グリッド セルあたりのパーセンテージとしてエンコードされます。 |
landsat_water_persistence |
% | メートル | 2018 年から 2019 年の間に分類された地表水を含む UMD GLAD Landsat 観測の割合。値が 80 を超える場合は通常、恒久的な水域を表し、値が 10 未満の場合は恒久的な陸地を表します。 |
leaf_off_doy |
メートル | NPP VIIRS Global Land Surface Phenology Product から導出された GEDI 1 km EASE 2.0 グリッドの落葉開始日（年内の日付）。 |
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leaf_off_flag |
メートル | leaf_off_doy、leaf_on_doy、pft_class から導出された GEDI 1 km EASE 2.0 グリッドフラグ。落葉針葉樹林または広葉樹林の落葉条件で観測が記録されたかどうかを示します。1=落葉、0=落葉なし。 |
|
leaf_on_cycle |
メートル | 葉の観測の植生成長サイクルを示すフラグ。値は 0=落葉条件、1=サイクル 1、2=サイクル 2 です。 |
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leaf_on_doy |
メートル | NPP VIIRS Global Land Surface Phenology プロダクトから導出された GEDI 1 km EASE 2.0 グリッドの葉の展開開始日（年内の日付）。 |
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pft_class |
メートル | MODIS MCD12Q1v006 プロダクトから導出された GEDI 1 km EASE 2.0 グリッドの植物機能型（PFT）。値は、土地被覆タイプ 5 の分類スキームに従います。 |
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region_class |
メートル | GEDI 1 km EASE 2.0 グリッドの世界大陸地域（0=水、1=ヨーロッパ、2=北アジア、3=オーストラリア、4=アフリカ、5=南アジア、6=南米、7=北米）。 |
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urban_focal_window_size |
Pixel | メートル | urban_proportion の計算に使用される焦点ウィンドウ サイズ。値は 3（3x3 ピクセル ウィンドウ サイズ）または 5（5x5 ピクセル ウィンドウ サイズ）です。 |
urban_proportion |
% | メートル | 各ショットを中心としたエリア内の土地面積のうち、都市部の土地被覆が占める割合。都市の土地被覆は、DLR の 12 m 解像度の TanDEM-X グローバル都市フットプリント プロダクトから導出されました。 |
利用規約
利用規約
このデータセットはパブリック ドメインにあり、使用と配布に制限はありません。詳しくは、NASA の地球科学データと情報に関するポリシーをご覧ください。
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コードエディタ（JavaScript）
var qualityMask = function(im) { return im.updateMask(im.select('l4_quality_flag').eq(1)) .updateMask(im.select('degrade_flag').eq(0)); }; var dataset = ee.ImageCollection('LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY') .map(qualityMask) .select('solar_elevation'); var gediVis = { min: 1, max: 60, palette: 'red, green, blue', }; Map.setCenter(5.0198, 51.7564, 12); Map.addLayer(dataset, gediVis, 'Solar Elevation');