- Disponibilité de l'ensemble de données
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Producteur de l'ensemble de données
- OpenET, Inc.
- Cadence
- 1 mois
- Tags
Description
Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop)
Le modèle SSEBop (Operational Simplified Surface Energy Balance) de Senay et al. (2013, 2017) est un modèle d'énergie de surface simplifié basé sur la température pour estimer l'ET réelle en fonction des principes de la psychrométrie par satellite (Senay 2018). L'implémentation OpenET SSEBop utilise la température de surface terrestre (Ts) de Landsat (produits scientifiques de niveau 2 de la collection 2) avec des paramètres de modèle clés (référence de bulbe froid/humide, Tc et constante psychrométrique de surface, 1/dT) dérivés d'une combinaison de température de surface observée, d'indice de végétation par différence normalisée (NDVI), de température de l'air maximale quotidienne moyenne climatologique (Ta, 1 km) de Daymet (1980-2017) et de données de rayonnement net d'ERA-5. Cette implémentation de modèle utilise le framework de traitement Google Earth Engine pour connecter les fonctions et algorithmes clés SSEBop ET lors de la génération de résultats ET intermédiaires et agrégés. Étude et évaluation détaillées du modèle SSEBop dans l'ensemble des États-Unis continentaux (Senay et al., 2022) fournit des informations sur l'implémentation et l'évaluation du cloud pour les applications de bilan hydrique à grande échelle. Les améliorations notables du modèle (v0.2.6) et ses performances par rapport aux versions précédentes incluent une compatibilité supplémentaire avec Landsat 9 (lancé en septembre 2021), l'extensibilité du modèle global et une paramétrisation améliorée de SSEBop à l'aide de FANO (Forcing and Normalizing Operation) pour mieux estimer l'ET dans tous les paysages et toutes les saisons, quelle que soit la densité de la couverture végétale. Cela permet d'améliorer la précision du modèle en évitant l'extrapolation de Tc aux régions non calibrées.
Bandes
Taille des pixels
30 mètres
Bandes de fréquences
| Nom | Unités | Taille des pixels | Description |
|---|---|---|---|
et |
mm | mètres | Valeur ET SSEBop |
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
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Citations
Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko, O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. et Ji, L., 2023. Améliorer le modèle d'évapotranspiration du bilan énergétique de surface simplifié opérationnel à l'aide de l'opération de forçage et de normalisation. Remote Sensing, 15(1), p.260. doi:10.3390/rs15010260
Senay, G.B., Bohms, S., Singh, R.K., Gowda, P.H., Velpuri, N.M., Alemu, H. et Verdin, J.P., 2013. Cartographie opérationnelle de l'évapotranspiration à l'aide de données de télédétection et météorologiques : une nouvelle paramétrisation pour l'approche SSEB. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), p.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B., Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, N.M. et Singh, R.K., 2017. Dynamique de l'utilisation de l'eau basée sur les données historiques de Landsat (1984-2014) dans le sud-ouest des États-Unis. Remote Sensing of Environment, 202, pp.98-112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B., 2018. Formulation psychrométrique satellite du modèle Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) pour quantifier et cartographier l'évapotranspiration. Applied Engineering in Agriculture, 34(3), p.555-566. doi:10.13031/aea.12614
Senay, G.B., Friedrichs, M., Morton, C., Parrish, G.E., Schauer, M., Khand, K., Kagone, S., Boiko, O. et Huntington, J., 2022. Cartographie de l'évapotranspiration réelle à l'aide de Landsat pour les États-Unis contigus : implémentation de Google Earth Engine et évaluation du modèle SSEBop. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011
DOI
Explorer avec Earth Engine
Éditeur de code (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/SSEBOP/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 SSEBop Annual ET');