OpenET DisALEXI Monthly Evapotranspiration v2.0

OpenET/DISALEXI/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0
Disponibilité de l'ensemble de données
2001-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
Producteur de l'ensemble de données
Aperçu de Google Earth Engine
ee.ImageCollection("OpenET/DISALEXI/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0")
Cadence
1 mois
Tags
évapotranspiration gridmet-derived landsat-derived mensuel openet eau vapeur d'eau

Description

Atmosphere-Land Exchange Inverse / Désagrégation de l'Atmosphere-Land Exchange Inverse (ALEXI/DisALEXI)

DisALEXI a récemment été porté sur Google Earth Engine dans le cadre du framework OpenET. La structure du modèle de référence ALEXI/DisALEXI est décrite par Anderson et al. (2012, 2018). Le modèle ALEXI d'évapotranspiration (ET) utilise spécifiquement des mesures de température de surface terrestre (LST) à différentiel temporel provenant de plates-formes géostationnaires ou à résolution modérée en orbite polaire pour générer des cartes régionales d'ET. DisALEXI désagrège ensuite l'ET ALEXI régional à des échelles plus fines à l'aide des données Landsat (30 m ; toutes les deux semaines) pour résoudre les champs agricoles individuels et d'autres caractéristiques du paysage. Informations supplémentaires

Bandes

Taille des pixels
30 mètres

Bandes de fréquences

Nom Unités Taille des pixels Description
et mm mètres

Valeur DisALEXI ET

count nombre mètres

Nombre de valeurs sans frais dans le cloud

Propriétés des images

Propriétés des images

Nom Type Description
build_date STRING

Date de création des composants

cloud_cover_max DOUBLE

Valeur maximale du pourcentage CLOUD_COVER_LAND pour les images Landsat incluses dans l'interpolation

collections STRING

Liste des collections Landsat pour les images Landsat incluses dans l'interpolation

core_version STRING

Version de la bibliothèque OpenET Core

end_date STRING

Date de fin du mois

et_reference_band STRING

Bande dans et_reference_source contenant les données quotidiennes de l'ET de référence

et_reference_resample STRING

Mode d'interpolation spatiale pour rééchantillonner les données quotidiennes de référence sur l'ET

et_reference_source STRING

ID de collection pour les données ET de référence quotidiennes

interp_days DOUBLE

Nombre maximal de jours avant et après la date de chaque image à inclure dans l'interpolation

interp_method STRING

Méthode utilisée pour interpoler les estimations du modèle Landsat

interp_source_count DOUBLE

Nombre d'images disponibles dans la collection d'images sources d'interpolation pour le mois cible

mgrs_tile STRING

ID de la zone de grille MGRS

model_name STRING

Nom du modèle OpenET

model_version STRING

Version du modèle OpenET

scale_factor_count DOUBLE

Facteur de scaling à appliquer à la bande de nombre

scale_factor_et DOUBLE

Facteur de scaling à appliquer à la bande ET

start_date STRING

Date de début du mois

Conditions d'utilisation

Conditions d'utilisation

CC-BY-4.0

Citations

Citations :
  • Anderson, M., Gao, F., Knipper, K., Hain, C., Dulaney, W., Baldocchi, D ., Eichelmann, E., Hemes, K., Yang, Y., Medellin-Azuara, J. et Kustas, W., 2018. Évaluation à l'échelle des champs des changements d'utilisation des terres et de l'eau dans le delta de Californie à l'aide de la télédétection. Remote Sensing, 10(6), p.889. doi:10.3390/rs10060889

  • Anderson, M.C., Norman, J.M., Mecikalski, J.R., Otkin, J.A. et Kustas, W.P., 2007. Étude climatologique de l'évapotranspiration et du stress hydrique dans les États-Unis continentaux basée sur la télédétection thermique : 1. Formulation du modèle. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D10). doi:10.1029/2006JD007506

DOI

Explorer avec Earth Engine

Éditeur de code (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/DISALEXI/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 DisALEXI Annual ET');
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