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- 目录所有者
- OpenET
- 数据集可用时间
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-10-01T00:00:00Z
- 数据集提供方
- OpenET, Inc.
- 联系人
- support@openetdata.org
- 频率
- 1 个月
- 标记
说明
地表能量平衡算法 (SEBAL) 模型的 Google Earth Engine 实现。
Laipelt 等人 (2021) 提供了当前 geeSEBAL 版本的概览，该版本基于 Bastiaanssen 等人 (1998) 开发的原始算法。OpenET geeSEBAL 实现使用 Landsat Collection 2 的地表温度 (LST) 数据，以及 NLDAS-2 和 gridMET 数据集分别作为瞬时和每日气象输入。
用于选择热端元和冷端元的自动化统计算法基于 Allen 等人 (2013) 提出的极端条件下逆向建模校准 (CIMEC) 算法的简化版本，其中 LST 和归一化植被指数 (NDVI) 值的位数用于选择 Landsat 域区域中的端元候选。在植被茂盛的区域选择冷湿端元候选，而在植被最少的农田区域选择热干端元候选。根据所选端元，geeSEBAL 假设在冷湿端元中，所有可用能量都转化为潜热（具有高蒸腾速率），而在热干端元中，所有可用能量都转化为显热。最后，在土壤水分和平流没有显著变化的情况下，假设蒸发比在白天保持恒定，则根据蒸发比从瞬时估算值中放大每日蒸散量估算值。
根据 OpenET 准确率评估和比较研究的结果，OpenET geeSEBAL 算法进行了如下修改：
- 通过使用额外的过滤器来选择端元，包括使用 USDA 农田数据层 (CDL) 以及 NDVI、LST 和反照率过滤器，改进了 CIMEC 的简化版本。
- 根据前期降水量对端元 LST 进行校正。
- NLDAS-2 风速阈值的定义，用于减少大气校正期间的模型不稳定性。
- 以 FAO-56 为参考，改进了每日净辐射估算方法1998 年）。
总体而言，geeSEBAL 的性能取决于地形、气候和气象条件，对 CIMEC 自动校准的热端元和冷端元选择具有较高的敏感性和不确定性，对气象输入具有较低的敏感性和不确定性（Laipelt 等人，2021 年；Kayser 等人，2022 年）。为了减少与复杂地形相关的不确定性，我们进行了改进，以校正地表 LST 和全球（入射）辐射（包括环境递减率、海拔坡度和坡向），从而体现地形特征对模型的端元选择算法和 ET 估算的影响。 OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1 是 Collection v2.0 的重新处理和更新版本，主要用于解决已知的 v2.0 问题，同时还纳入了细微的模型改进和输入数据更新。在某些地点和时间，两个集合版本的 ET 预计会有明显差异。其中一些更新和变更包括：
- 额外的云层筛查和过滤，以跳过具有未遮盖云层和/或大面积积雪的 Landsat 影像。
- 重新处理，以纳入 NLDAS-2 和 GRIDMET 输入气象数据集的更新。
- 为所有需要土地覆盖信息的模型纳入了 USGS 年度 NLCD 产品。
- 为所有需要作物类型信息的模型纳入了最新的 USDA CDL。
- 更新了插值，以便仅在当月所有日期都有插值时才生成月度 ET（减少多云/多雪或低覆盖率时段的“count=0”月份）。
- 应用发射率校正，以解决 Landsat LST 数据中的已知问题。
频段
波段
像素大小：30 米（所有波段）
| 名称 | 单位 | 像素尺寸 | 说明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 米 | 实际蒸散量 (ET) 总量 |
count |
计数 | 30 米 | 插值中包含的月份内无云观测次数 |
图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 素材资源的创建日期 |
| build_status | STRING | 状态可以是“permanent”或“provisional”。标记为“临时”的图片日后可能会更新。 |
| cloud_cover_max | 双精度 | 插值中包含的 Landsat 图片的最大 CLOUD_COVER_LAND 百分比值 |
| 收藏集 | 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 | 月份结束日期 |
| et_reference_band | STRING | et_reference_source 中包含每日参考 ET 数据的波段 |
| et_reference_resample | STRING | 用于对每日参考 ET 数据进行重新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片数量 |
| interp_days | 双精度 | 每个图片日期前后要包含在插值中的最大天数 |
| interp_method | STRING | 用于在 Landsat 模型估算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片集合中的可用图片数量 |
| 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 | 月份开始日期 |
| units_et | STRING | “et”波段的单位 |
使用条款
使用条款
引用
Laipelt, L.、Kayser, R.H.B.、Fleischmann, A.S.、Ruhoff, A.、Bastiaanssen, W.、Erickson, T.A. 和 Melton, F.，2021 年。Long-term monitoring of evapotranspiration using the SEBAL algorithm and Google Earth Engine cloud computing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，178，第 81-96 页。 doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.05.018
Bastiaanssen, W.G.、Menenti, M., Feddes, R.A. 和 Holtslag, A.A.M.， 1998. 一种用于陆地的遥感地表能量平衡算法 (SEBAL)。1. 配方。《水文学杂志》，212，第 198-212 页。 doi:S0022-1694(98)00253-4
Kayser, R.H.、Ruhoff, A.、Laipelt, L., de Mello Kich, E., Roberti, D. R.、de Arruda Souza, V.、Rubert, G.C.D.、Collischonn, W. 和 Neale, C.M.U.，2022 年。Assessing geeSEBAL automated calibration and meteorological reanalysis uncertainties to estimate evapotranspiration in subtropical humid climates. 《农业和森林气象学》，第 314 卷，第 108775 页。doi:10.1016/j.agrformet.2021.108775
Allen, R.G.、Burnett, B., Kramber, W.、Huntington, J.、Kjaersgaard, J.、 Kilic, A.、Kelly, C. 和 Trezza, R.，2013. metric-landsat 蒸散过程的自动校准。《JAWRA Journal of the American Water Resources Association》第 49 卷第 3 期，第 563-576 页。doi:10.1111/jawr.12056
DOI
通过 Earth Engine 探索
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var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/geesebal/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 geeSEBAL Annual ET');