- 데이터 세트 사용 가능 기간
- 2019-04-17T00:00:00Z–2023-03-16T00:00:00Z
- 데이터 세트 제공업체
- 래스터화: Google 및 미국 산림청 원격 감지 생태학 응용 프로그램 연구소 (LARSE) 그리드 GEDI 식물 구조 측정항목 및 바이오매스 밀도
- 태그
설명
이 데이터 세트는 25m 직경의 lidar 발자국과 관련된 NASA 전 세계 생태계 역학 조사 (GEDI) 레벨 2 및 4A 제품에서 파생된 전 세계에 가까운 분석 준비 다중 해상도 격자형 식물 구조 측정항목으로 구성됩니다. 이 데이터 세트는 GEDI lidar만을 기반으로 하고 독립적인 데이터로 검증된 전체 수직 프로필을 포함하는 거의 전 세계적인 식물 구조를 포괄적으로 나타냅니다.
국제우주정거장 (ISS)에 장착된 GEDI 센서는 지구 표면에서 궤도 방향으로 60m, 횡단 방향으로 600m 간격으로 배치된 8개의 레이저 광선을 사용하여 북위 52도와 남위 52도 사이의 지상 고도와 식물 구조를 측정합니다. 2019년 4월 17일과 2023년 3월 16일 사이에 GEDI는 지상 고도와 식생 구조를 측정하는 데 적합한 고품질 파형을 각각 110억 개와 77억 개 획득했습니다.
표준 L2 및 L4A 촬영 측정항목 외에도 지구 시스템 모델의 탄소 및 물 순환 프로세스, 산림 관리, 생물 다양성 모델링, 서식지 평가의 애플리케이션에 특히 유용할 수 있는 여러 추가 측정항목이 도출되었습니다. 변수에는 수관 높이, 수관 피복, 식물 면적 지수, 잎 높이 다양성, 5m 지층의 식물 면적 부피 밀도가 포함됩니다. 자세한 내용은 격자형 GEDI 식물 구조 측정항목 및 바이오매스 밀도를 참고하세요.
각 GEDI 촬영 측정항목에는 평균, 평균의 부트스트랩 표준 오류, 중앙값, 표준 편차, 사분위수 범위, 95번째 백분위수, Shannon의 다양성 지수, 촬영 수 등 8가지 통계가 포함됩니다. GEDI L4B 격자형 지상 바이오매스 밀도 버전 2.1과 일치하는 고품질 촬영 필터링 방법론이 사용되었습니다. 해당 GEDI L3 데이터 세트와 비교할 때 이 데이터 세트는 여러 공간 해상도와 여러 시간 기간 (연간 및 전체 미션 기간)에 걸쳐 추가 그리드 측정항목을 제공합니다.
이 데이터 세트는 1km, 6km, 12km의 세 가지 공간 해상도로 래스터 그리드에 집계된 GEDI 샷 측정항목을 제공합니다. 이 데이터 세트는 개수 측정항목과 함께 12km의 픽셀 크기를 사용합니다.
대역
픽셀 크기
12,000미터
대역
| 이름 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|
shots_count |
미터 | 샷 수입니다. 이 레이어에서 촬영한 사진이 집계되려면 경도, 위도, 가장 낮은 모드의 고도, 십진수 날짜, 궤도 필드가 유효해야 합니다. |
orbits_uniq |
미터 | 고유 궤도의 수입니다. |
tracks_uniq |
미터 | 고유 트랙 수입니다. 트랙은 궤도와 빔의 조합입니다. |
shots_nni |
미터 | Nearest Neighbor Index (Evans 외 2023) |
이용약관
이용약관
이 데이터 세트는 퍼블릭 도메인에 있으며 사용 및 배포에 제한이 없습니다. 자세한 내용은 NASA의 지구 과학 데이터 및 정보 정책을 참고하세요.
인용
Burns, P., Hakkenberg, C.R. & Goetz, S.J. Multi-resolution gridded maps of vegetation structure from GEDI. Sci Data 11, 881 (2024). doi:10.1038/s41597-024-03668-4
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코드 편집기(JavaScript)
var palettes = require('users/gena/packages:palettes'); // slopeshade basemap var elev = ee.Image('MERIT/DEM/v1_0_3').select('dem') var slope = ee.Terrain.slope(elev) Map.setCenter(92.319, 27.129, 8) Map.addLayer( slope, {min: 0, max: 40, palette: ['ffffff', '000000']}, 'Slopeshade') var opac = 0.7 // View various measurement count metrics from 2019 to 2023 // "va" in the asset name corresponds to the count of high-quality, leaf-on // vegetation measurements by GEDI var i_counts_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/COUNTS/V1/12KM/gediv002_counts_va_20190417_20230316') // Number of GEDI laser shots (i.e. footprints) per 12km pixel Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('shots_count'), {min: 0, max: 200, palette: palettes.matplotlib.magma[7]}, 'Shot count per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Number of ISS orbits (with valid GEDI shots) per 12km pixel Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('orbits_uniq'), {min: 0, max: 10, palette: palettes.matplotlib.plasma[7]}, 'Unique orbits per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // The Nearest Neighbor Index (Evans et al. 2023), a proxy for quantifying // spatial clustering/dispersion of GEDI shots Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('shots_nni'), {min: 0.5, max: 1.5, palette: palettes.colorbrewer.RdBu[7]}, 'Shot nearest neighbor index per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // View several GEDI vegetation structure metrics at 12km spatial res. // For GEDI metric descriptions see Table 1 at // https://daac.ornl.gov/GEDI/guides/GEDI_HighQuality_Shots_Rasters.html // Relative height of the 98th percentile of returned energy (RH98), a proxy for // tree canopy height var i_rh98_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_rh-98-a0_vf_20190417_20230316') // display the median value of GEDI RH98 measurements per 6km pixel, masking out // values less than 3 consider using a threshold of 10 shots per 12km pixel. // More shots generally yield more accurate estimates of the aggregation // statistics (different bands) var i_rh98_12k_19to23_med = i_rh98_12k_19to23.select('median') var rh98_pal = palettes.crameri.bamako[10].reverse() Map.addLayer( i_rh98_12k_19to23_med.updateMask(i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 12km pixel, 2019 to 2023', 1, opac) // Standard deviation of RH98 per 12km pixel. Captures variability of GEDI // measurements and vegetation heterogeneity Map.addLayer( i_rh98_12k_19to23.select('sd').updateMask(i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 2, max: 20, palette: palettes.cmocean.Curl[7]}, 'SD of RH98 per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Foliage height diversity of the 1m vertical Plant Area Index (PAI) profile var i_fhd_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_fhd-pai-1m-a0_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_fhd_12k_19to23.select('median').updateMask( i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 1.2, max: 3.2, palette: palettes.matplotlib.viridis[7].reverse()}, 'Median FHD per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // The height above ground associated with the peak of the vertical Plant Area // Volume Density (PAVD) profile var i_pavdmaxh_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_pavd-max-h_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_pavdmaxh_19to23.select('mean').updateMask( i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_pavdmaxh_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 0, max: 25, palette: palettes.cmocean.Haline[7].reverse()}, 'Mean Height of Max. PAVD, 2019 to 2023', 0, opac) // 1km coverage is not great in the low latitudes, try 6 or 12km for a more // continuous depiction var i_rh98_6k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/6KM/gediv002_rh-98-a0_vf_20190417_20230316') // display the median value of GEDI RH98 measurements per 6km pixel, masking out // values less than 3 consider using a threshold of 100 shots per 6km pixel. // More shots generally yield more accurate estimates of the aggregation // statistics (different bands) var i_rh98_6k_19to23_med = i_rh98_6k_19to23.select('median') Map.addLayer( i_rh98_6k_19to23_med.updateMask(i_rh98_6k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_6k_19to23.select('countf').gte(100))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 6km pixel, 2019 to 2023', 0, opac)