- データセットの可用性
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- データセット プロバイダ
- OpenET, Inc.
- ケイデンス
- 1 か月
- タグ
説明
衛星灌漑管理のサポート
NASA の衛星灌漑管理サポート（SIMS）モデルは、もともと灌漑地の作物係数と蒸発散量（ET）の衛星マッピングをサポートし、このデータへのアクセスを増やして、灌漑スケジューリングと農業用水の地域評価での使用をサポートするために開発されました（Melton et al.、2012 年）。SIMS は反射率ベースのアプローチを使用し、Allen と Pereira（2009 年）および Pereira ら（2020 年）によって説明された密度係数を組み込んで、各 30×30 m ピクセルの基底作物係数を計算します。最新の SIMS 論文（Pereira et al.、2020）を OpenET に実装するとは、降水イベント後の土壌蒸発を考慮するために、グリッド化された土壌水収支モデルを統合することです。OpenET フェーズ I の相互比較と精度評価の結果（Melton et al.、2022 年）では、SIMS は一般的に生育期の農地サイトで良好なパフォーマンスを示しましたが、冬の数か月間や降水量の多い期間には、バイアスが低い状態が続きました。SIMS で使用されている反射率ベースのアプローチは土壌蒸発に影響されないため、この結果は予想どおりでした。この過小評価を補正するために、FAO-56 に基づく土壌水収支モデル（Allen et al.、1998）が Google Earth Engine に実装され、gridMET のグリッド化された降水データを使用して土壌蒸発係数を推定しました。これらの係数は、SIMS によって計算された基底作物係数と組み合わされ、二重作物係数アプローチを使用して作物の総蒸発散量を計算します。また、植生被覆率が低い期間や植生被覆率がまばらな期間の SIMS データでは、わずかな正のバイアスが認められました。このバイアスを補正するため、最小基礎作物係数を計算する方程式を更新し、より低い最小基礎作物係数値を達成できるようにしました。SIMS モデル、現在のアルゴリズム、土壌水収支モデルで使用される詳細と方程式に関する完全なドキュメントは、SIMS ユーザー マニュアルに含まれています。
SIMS モデルは、衛星データで測定された現在の作物の生育段階と状態について、十分な水が供給された状態での ET を計算します。一般的に、SIMS は、水不足の灌漑作物や、短期的または断続的な作物の水ストレスがある農地に対して、正のバイアスを持つことが予想されます。現在、SIMS は農地でのみ実装されており、このデータ収集では非農地はマスクされています。今後の研究では、SIMS で使用されている植生密度と作物の係数のアプローチを他の土地被覆タイプに拡張する予定です。その他の情報
バンド
ピクセルサイズ
30 メートル
帯域
| 名前 | 単位 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | メートル | SIMS ET 値 |
count |
count | メートル | クラウドの無料値の数 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | アセットの構築日 |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 補間に含まれる Landsat 画像の CLOUD_COVER_LAND の最大パーセント値 |
| コレクション | STRING | 補間に含まれる Landsat 画像の Landsat コレクションのリスト |
| core_version | STRING | OpenET コア ライブラリのバージョン |
| end_date | STRING | 月の終了日 |
| et_reference_band | STRING | 1 日の基準 ET データを含む et_reference_source のバンド |
| et_reference_resample | STRING | 毎日の基準 ET データを再サンプリングする空間内挿モード |
| et_reference_source | STRING | 毎日の参照 ET データのコレクション ID |
| interp_days | DOUBLE | 補間に含める各画像の日付の前後の最大日数 |
| interp_method | STRING | Landsat モデルの推定値の補間に使用される方法 |
| interp_source_count | DOUBLE | ターゲット月の補間ソース画像コレクションで使用可能な画像の数 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS グリッド ゾーン ID |
| model_name | STRING | OpenET モデル名 |
| model_version | STRING | OpenET モデルのバージョン |
| scale_factor_count | DOUBLE | カウントバンドに適用するスケーリング ファクタ |
| scale_factor_et | DOUBLE | et バンドに適用するスケーリング ファクタ |
| start_date | STRING | 月の開始日 |
利用規約
利用規約
引用
Melton, F.、Huntington, J.、Grimm, R.、Herring, J.、Hall, M.、Rollison, D.、Erickson, T.、Allen, R.、Anderson, M.、Fisher, J.、Kilic, A.、Senay, G.、volk, J.、Hain, C.、Johnson, L.、Ruhoff, A.、Blanenau, P.、Bromley, M.、Carrara, W.、Daudert, B.、Doherty, C.、Dunkerly, C.、Friedrichs, M.、Guzman, A., Halverson, G.、Hansen, J.、Harding, J.、Kang, Y.、Ketchum, D.、Minor, B., Morton, C.、Revelle, P.、Ortega-Salazar, S.、Ott, T.、Ozdogon, M.、Schull, M.、Wang, T.、Yang, Y.、Anderson, R.、2021. 「OpenET: 米国西部の水管理における重要なデータギャップを埋める。"Journal of the American Water Resources Association, 58(6), pp.971-994. doi:10.1111/1752-1688.12956
Pereira, L.S.、P. Paredes、F.S. Melton、L.F. Johnson、R. López-Urrea, J. Cancela、R.G. Allen。2020. 「Prediction of Basal Crop Coefficients from Fraction of Ground Cover and Height.」（地被率と高さから基礎作物係数を予測する）。Agricultural Water Management, Special Issue on Updates to the FAO56 Crop Water Requirements Method 241, 106197. doi:10.1016/j.agwat.2020.106197
Melton, F.S.、L.F. Johnson、C.P. Lund、L.L. Pierce、A.R. Michaelis、S.H. Hiatt、A. Guzman et al. 2012. 「Satellite Irrigation Management Support with the Terrestrial Observation and Prediction System: A Framework for Integration of Satellite and Surface Observations to Support Improvements in Agricultural Water Resource Management.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 5 (6): 1709–21. doi:10.1109/JSTARS.2012.2214474
Allen, R.G. and Pereira, L.S., 2009 年。地被率と高さから作物係数を推定します。Irrigation Science, 28, pp.17-34. doi:10.1007/s00271-009-0182-z
Allen, R.G.、Pereira, L.S.、Raes, D.、Smith, M.、1998 年。Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. Fao, Rome, 300 (9), p.D05109. https://www.fao.org/3/x0490e/x0490e00.htm
DOI
Earth Engine で探索する
コードエディタ（JavaScript）
var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/SIMS/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0') .filterDate('2020-01-01', '2021-01-01'); // 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 SIMS Annual ET');