ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m V002

NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2
Доступность набора данных
2018-07-09T00:00:00Z–2025-12-16T00:00:00Z
Поставщик наборов данных
Фрагмент кода земляного двигателя
ee.ImageCollection("NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2")
Каденция
1 день
Теги
альбедо земли ндви продуктивность растений экостресс

Описание

Набор данных ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo (ECO_L2T_STARS) V002 предоставляет данные о нормализованном разностном индексе растительности (NDVI) и альбедо с пространственным разрешением 70 м. Этот вспомогательный продукт, необходимый для понимания потребностей растений в воде и уровня стресса, создается посредством процесса слияния данных, объединяющего данные Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) и Harmonized Landsat Sentinel (HLS). Слияние выполняется с использованием алгоритма STARS, байесовской методологии временных рядов, для выравнивания данных с дневными пролётами спутника ECOSTRESS. Этот продукт генерируется только для соответствующих фрагментов данных ECOSTRESS о температуре и излучательной способности поверхности земли.

Документация:

Группы

Размер пикселя
70 метров

Группы

Имя Размер пикселя Описание
NDVI метры

Нормализованный разностный индекс растительности (NDVI)

NDVI-UQ метры

Неопределенность нормализованного разностного индекса растительности (NDVI).

albedo метры

Альбедо

albedo-UQ метры

Неопределенность альбедо.

Условия эксплуатации

Условия эксплуатации

Данные LP DAAC NASA находятся в свободном доступе; однако, если автор публикует эти данные или работает на их основе, ему рекомендуется цитировать наборы данных в тексте публикации и включать ссылку на них в список литературы.

Цитаты

Ссылки:
  • Хук, Саймон и др. ECOSTRESS Tiled Ancillary NDVI and Albedo L2 Global 70 m v002. NASA Land Processes Distributed Active Archive Center, 2023, doi: 10.5067/ECOSTRESS/ECO_L2T_STARS.002

DOI

Исследуйте мир с помощью Earth Engine.

Редактор кода (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA/ECOSTRESS/L2T_STARS/V2')
                  .filter(ee.Filter.date('2025-03-01', '2025-05-01'));
var NDVI = dataset.select('NDVI').mean();

var vis = {
  min: -1.0,
  max: 1.0,
  palette: ['00008B', 'A9A9A9', 'CD853F', 'FFFF00', '90EE90', '006400'],
};

Map.setCenter(-77.1056, 38.8904, 10);
Map.addLayer(NDVI, vis, 'NDVI');
Открыть в редакторе кода