이 데이터 세트는 2000년부터 30m 공간 해상도로 관측한 전 세계 보정되지 않은 EO 기반 총 일차 생산량을 제공합니다.
Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 이니셔티브에서 제작한 현재 데이터 세트는 2000년부터 30m 공간 해상도로 전 세계의 총 일차 생산량 (GPP) 값을 제공합니다.
GPP 값은 경량 사용 효율성 (LUE) 접근 방식을 통해 모델링됩니다. 여기서 GLAD Landsat ARD (컬렉션 2)는 2개월마다 집계됩니다(Consoli 외, 2024년)와 결합하고 1km MODIS 온도 데이터와 1° CERES 광합성 활성 방사선 (PAR)을 결합했습니다.
데이터 세트의 유연성을 유지하기 위해 최대 광 이용 효율 (LUEmax)은 모든 토지 피복 유형에 대해 1gC/m²/day/MJ로 설정되어 사용자가 나중에 특정 토지 피복 지도 또는 지역 조건에 따라 GPP 값을 보정할 수 있습니다.
2개월마다 보정되지 않은 총 기본 생산성 (uGPP) 값 (OpenLandMap STAC에서 사용 가능)은 연도별로 평균을 내고 전체 365일 기간에 걸쳐 누적되어 gC/m²/year 단위로 표현되는 전 세계 연간 uGPP 값을 생성합니다.
입력 데이터 해상도 불일치: 데이터 세트는 30m 해상도로 제공되지만 온도 (MOD11A1) 및 광합성 활성 방사 (CERES PAR)의 주요 입력 변수는 훨씬 더 거친 제품 (각각 1km 및 ~111km)에서 파생되었습니다.
이 정보를 다운스케일링하면 불확실성이 발생할 수 있으며 식물 생산성에 영향을 미치는 미세한 미기후 조건을 포착하지 못할 수 있습니다.
데이터 아티팩트: 데이터 세트에는 일부 영역의 세로 줄무늬 ('줄무늬 효과')를 비롯한 알려진 시각적 아티팩트가 포함되어 있습니다. 이는 Landsat 7 센서 (스캔 라인 수정기 오류)의 문제와 기본 반사율 보관 파일을 만드는 데 사용된 후속 간격 채우기 프로세스 (Consoli et al., 2024). 이러한 아티팩트는 흐린 날씨와 눈 덮임 기간 동안 GPP 추정치의 공간 연속성을 방해할 수 있습니다.
시간 해상도: 데이터는 격월 시간 해상도로 생성됩니다. 이 기간은 주요 성장 기간이나 환경 변화에 대한 식물의 빠른 반응 (강우량)을 포착하기에 충분하지 않을 수 있으므로 생산성 최고치와 계절적 변화를 정확하게 포착하기가 어렵습니다.
초지 보정: 초지 GPP 값은 MOD17 알고리즘을 기반으로 모든 전 세계 초지에 단일 최대 광 이용 효율 (LUEmax) 매개변수 (0.86gC/m²/year/MJ)를 사용하여 계산됩니다. 이 값은 특정 초원 유형이나 지역 조건에 최적화되어 있지 않습니다. 따라서 모델은 지상 기반 플럭스 타워 측정과 비교할 때 GPP를 과소평가하는 경향을 보입니다.
초원 지도 정확도에 대한 의존성: 초원 GPP 값의 정확도는 기본 GPW 초원 지도의 정확도에 따라 달라집니다.
소스 지도에서 토지 피복이 잘못 분류되면 (예: 관목지 또는 농경지가 초지로 식별됨) 해당 위치의 GPP 추정치에 상응하는 오류가 발생합니다.
Isik, M. S., Mesquita, V., Parente, L., & Consoli, D. (2025).
Global Pasture Watch - 30m에서 전역 보정되지 않은 EO 기반 GPP 및 초지 GPP 지도의 소스 코드입니다. Zenodo
[소스 코드]. Zenodo
doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.15675358
Isik MS, Parente L, Consoli D, et al. (2025).
Light use efficiency (LUE) based bimonthly gross primary
productivity (GPP) for global grasslands at 30 m spatial
resolution (2000–2022), PeerJ.
doi: https://doi.org/10.7717/peerj.19774
이 데이터 세트는 2000년부터 30m 공간 해상도로 제공되는 전 세계 보정되지 않은 EO 기반 총 일차 생산량을 제공합니다. Land & Carbon Lab Global Pasture Watch 이니셔티브에서 제작한 현재 데이터 세트는 2000년부터 30m 공간 해상도로 전 세계의 총 일차 생산량 (GPP) 값을 제공합니다. GPP 값은 가벼운 사용을 통해 모델링됩니다.
[null,null,[],[],[],null,["# GPW Annual uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP) v1\n\ninfo\n\n\nThis dataset is part of a Publisher Catalog, and not managed by Google Earth Engine.\n\nContact [Land \\& Carbon Lab](https://landcarbonlab.org/subscribe)\n\nfor bugs or [view more datasets](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/publisher/global-pasture-watch)\nfrom the Global Pasture Watch Catalog. [Learn more about Publisher datasets](/earth-engine/datasets/publisher). \n[](https://landcarbonlab.org/data/global-grassland-and-livestock-monitoring) \n\nCatalog Owner\n: Global Pasture Watch\n\nDataset Availability\n: 2000-01-01T00:00:00Z--2024-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Land and Carbon Lab Global Pasture Watch](https://landcarbonlab.org/data/global-grassland-and-livestock-monitoring)\n\nContact\n: [Land \\& Carbon Lab](https://landcarbonlab.org/subscribe)\n\nCadence\n: 1 Year\n\nTags\n:\n[global](/earth-engine/datasets/tags/global) [global-pasture-watch](/earth-engine/datasets/tags/global-pasture-watch) [land](/earth-engine/datasets/tags/land) [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [landuse](/earth-engine/datasets/tags/landuse) [plant-productivity](/earth-engine/datasets/tags/plant-productivity) [publisher-dataset](/earth-engine/datasets/tags/publisher-dataset) [vegetation](/earth-engine/datasets/tags/vegetation) \n\n#### Description\n\nThis dataset provides global uncalibrated EO-based Gross Primary Productivity\nfrom 2000 at 30-m spatial resolution.\nProduced by Land \\& Carbon Lab Global Pasture Watch initiative, the current dataset provides\nGross Primary Productivity (GPP) values globally at 30-m spatial resolution from 2000 onwards.\nGPP values are modeled via a **light use efficiency (LUE)** approach,\nwhere [**GLAD Landsat ARD** (collection-2)](https://glad.umd.edu/ard/home) are aggregated every two months\n([Consoli et al., 2024](https://peerj.com/articles/18585/)) and combined with 1-km **MODIS\ntemperature** data and 1° **CERES Photosynthetically Active Radiation** (PAR).\n\nTo keep the dataset flexible, the maximum light use efficiency (LUEmax) is set to 1 gC/m²/day/MJ\nfor **all land cover types**, allowing the users to later calibrate the\nGPP values according to specific land cover maps or regional conditions.\n\n**Bi-monthly uncalibrated Gross Primary Productivity (uGPP)** values (available in [OpenLandMap STAC](https://stac.openlandmap.org/gpw_ugpp.daily-30m/collection.json)) are averaged by each year and accumulated over the full 365-day period to produce\nglobal annual uGPP values, expressed in units of gC/m²/year.\n\n**Grassland GPP** values are computed on-the-fly using [GEE App](https://global-pasture-watch.projects.earthengine.app/view/ggpp-30m).\n\n**Limitations:**\n\n- **Input data resolution mismatch**: The dataset is provided at 30 m resolution, but key input variables for temperature (MOD11A1)\n and photosynthetically active radiation (CERES PAR) were derived from much coarser products (1 km and \\~111 km, respectively).\n The downscaling of this information can introduce uncertainty and may not capture fine-scale microclimatic conditions affecting plant productivity.\n\n- **Data artifacts** : The dataset contains known visual artifacts, including vertical stripes (\"stripe effect\") in some areas, which are a result\n of issues with the Landsat 7 sensor (Scan Line Corrector failure) and the subsequent gap-filling process used to create the underlying\n reflectance archive ([Consoli et al., 2024](https://peerj.com/articles/18585/)). These artifacts can disrupt the spatial continuity\n of GPP estimates during cloudy and snow cover periods\n\n- **Temporal resolution**: The data is produced at a bimonthly temporal resolution. This timeframe may not be sufficient\n to capture key growth periods or a plant's rapid responses (intense rainfall) to environmental changes, making\n it difficult to accurately capture productivity peaks and seasonal variation.\n\n- **Grassland calibration**: Grassland GPP values are calculated using a single maximum light use efficiency (LUEmax)\n parameter (0.86 gC/m²/year/MJ) for all global grasslands, based on the MOD17 algorithm. This value is not optimized\n for specific grassland types or local conditions. As a result, the model shows a tendency to underestimate GPP when\n compared to ground-based flux tower measurements.\n\n- **Dependence on grassland maps accuracy** : The accuracy of the grassland GPP values is contingent on the accuracy of the\n underlying [GPW grassland maps](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_global-pasture-watch_assets_ggc-30m_v1_grassland_c).\n Any misclassification of land cover in the source maps (e.g., shrublands or croplands identified as grassland) will\n lead to corresponding errors in the GPP estimates for those locations.\n\n**For more information see [Isik et. al, 2025](https://doi.org/10.7717/peerj.19774),\n[Zenodo](https://doi.org/10.5281/zenodo.15675358) and\n[Global Pasture Watch GitHub site](https://github.com/wri/global-pasture-watch)**\n\n### Bands\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|---------|-----|------|------------|--------------------------------------------------------|\n| `gc_m2` | 0 | 4000 | 30 meters | Grams of carbon per square meter per year (gC/m²/year) |\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|---------|------|-----------------|\n| version | INT | Product version |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Isik, M. S., Mesquita, V., Parente, L., \\& Consoli, D. (2025).\n Global Pasture Watch - Source Code of the Global Uncalibrated EO-based GPP and\n Grassland GPP Maps at 30m. Zenodo.\n \\[Source code\\]. Zenodo\n [doi:https://doi.org/10.5281/zenodo.15675358](https://doi.org/10.5281/zenodo.15675358)\n- Isik MS, Parente L, Consoli D, et al. (2025).\n Light use efficiency (LUE) based bimonthly gross primary\n productivity (GPP) for global grasslands at 30 m spatial\n resolution (2000--2022), PeerJ.\n [doi: https://doi.org/10.7717/peerj.19774](https://doi.org/10.7717/peerj.19774)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.5281/zenodo.13890401\u003e\n- \u003chttps://doi.org/10.7717/peerj.19774\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. 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