- 目录所有者
- OpenET
- 数据集可用时间
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-04-01T00:00:00Z
- 数据集生产者
- OpenET, Inc.
- 联系人
- support@openetdata.org
- 步频
- 1 个月
- 标签
说明
大气-陆地交换逆向 / 大气-陆地交换逆向 (ALEXI/DisALEXI) 的分解。
DisALEXI 已作为 OpenET 框架的一部分移植到 Google Earth Engine。Anderson 等人(2012 年、2018 年)介绍了基准 ALEXI/DisALEXI 模型结构。ALEXI 蒸散 (ET) 模型专门使用来自地球静止轨道或中分辨率极地轨道平台的时间差地表温度 (LST) 测量值来生成区域 ET 地图。然后,DisALEXI 使用 Landsat 数据(30 米;每两周一次)将区域 ALEXI ET 分解为更精细的尺度,以解析各个农田和其他景观特征。
OpenET 集合 v2.1 是集合 v2.0 的重新处理和更新版本,主要旨在解决已知的 v2.0 问题,同时还纳入了次要模型改进和输入数据更新。预计在某些地点和时间,这两个集合版本的 ET 会有明显差异。部分更新和更改 包括:
- 添加了云屏蔽和过滤功能,以跳过包含 未屏蔽的云和/或大面积积雪的 Landsat 图像。
- 重新处理以纳入对 NLDAS-2 和 GRIDMET 输入气象数据集的更新。
- 对于需要 土地覆盖信息的所有模型,纳入了 USGS 年度 NLCD 产品。
- 对于需要作物类型 信息的所有模型,纳入了最新的 USDA CDL。
- 更新了插值,因此仅当该月的所有日期都有插值时才会生成每月 ET(减少了多云/积雪或低覆盖率期间的“count=0”月)。
- 应用了发射率校正,以解决 Landsat LST 数据中的已知问题。
频段
频段
像元大小:30 米(所有频段)
| 名称 | 单位 | 像元大小 | 说明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 米 | 实际蒸散 (ET) 总量 |
count |
计数 | 30 米 | 插值中包含的该月无云观测次数 |
图像属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 构建资产的日期 |
| build_status | STRING | 状态可以是“permanent”或“provisional”。 标记为“provisional”的图像将来可能会更新。 |
| cloud_cover_max | 双精度 | 插值中包含的 Landsat 图像的 CLOUD_COVER_LAND 百分比最大值 |
| collections | STRING | 插值中包含的 Landsat 图像的 Landsat 集合列表 |
| core_version | STRING | OpenET 核心库版本 |
| end_date | STRING | 月份的结束日期 |
| et_reference_band | STRING | et_reference_source 中包含每日参考 ET 数据的频段 |
| et_reference_resample | STRING | 用于对每日参考 ET 数据进行重采样的空间插值模式 |
| et_reference_source | STRING | 每日参考 ET 数据的集合 ID |
| image_source_count | 双精度 | 插值中使用的场景图像数量 |
| interp_days | 双精度 | 每个图像日期前后包含在插值中的最大天数 |
| interp_method | STRING | 用于在 Landsat 模型估计值之间进行插值的方法 |
| interp_source_count | 双精度 | 目标月份的插值源图像集合中的可用图像数量 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS 网格区域 ID |
| model_name | STRING | OpenET 模型名称 |
| model_version | STRING | OpenET 模型版本 |
| scale_factor_count | 双精度 | 应应用于计数频段的缩放比例 |
| scale_factor_et | 双精度 | 应应用于 et 频段的缩放比例 |
| start_date | STRING | 月份的开始日期 |
| units_et | STRING | “et”频段的单位 |
使用条款
使用条款
引用
Anderson, M., Gao, F., Knipper, K., Hain, C., Dulaney, W., Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K., Yang, Y., Medellin-Azuara, J. 和 Kustas, W., 2018 年。使用遥感技术对加利福尼亚三角洲的土地和用水变化进行实地评估。Remote Sensing, 10(6), p.889. doi:10.3390/rs10060889
Anderson, M.C.、Norman, J.M.、Mecikalski, J.R.、Otkin, J.A. 和 Kustas, W.P., 2007 年。基于热遥感技术对美国大陆的蒸散和水分胁迫进行气候学研究:1. 模型公式。Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D10). doi:10.1029/2006JD007506
DOI
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/disalexi/conus/gridmet/monthly/v2_1') .filterDate('2024-01-01', '2025-01-01'); // 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 DisALEXI Annual ET');