GEDI L4A Raster Aboveground Biomass Density, Version 2.1

Dataset-Verfügbarkeit

2019-03-25T00:00:00Z–2024-11-01T08:00:00Z

Dataset-Anbieter

Rasterung: Google und USFS Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology (LARSE) NASA GEDI-Mission, abgerufen über das USGS LP DAAC

Earth Engine-Snippet

ee.ImageCollection("LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY")

Tags

elevation forest-biomass gedi larse nasa tree-cover usgs

Beschreibung

Dieses Dataset enthält GEDI-Vorhersagen (Global Ecosystem Dynamics Investigation) der Stufe 4A (L4A), Version 2, für die Dichte der oberirdischen Biomasse (AGBD; in Mg/ha) sowie Schätzungen des Standardfehlers der Vorhersage innerhalb jedes erfassten geolokalen Laser-Footprints. In dieser Version befinden sich die Granulatkörner in Unterumlaufbahnen. Höhenmesswerte aus simulierten Wellenformen, die mit Feldschätzungen von AGBD aus mehreren Regionen und Pflanzenfunktionstypen (Plant Functional Types, PFTs) in Verbindung stehen, wurden zusammengestellt, um ein Kalibrierungs-Dataset für Modelle zu erstellen, die die Kombinationen von Weltregionen und PFTs darstellen (d.h. laubabwerfende breitblättrige Bäume, immergrüne breitblättrige Bäume, immergrüne nadelblättrige Bäume, laubabwerfende nadelblättrige Bäume und die Kombination aus Grasland, Sträuchern und Wäldern).Die für GEDI02_A Version 2 verwendete Auswahl der Algorithmus-Einstellungsgruppe wurde für immergrüne breitblättrige Bäume in Südamerika geändert, um Falsch-positiv-Fehler zu reduzieren, die durch die Auswahl von Wellenformmodi über der Bodenhöhe als niedrigsten Modus entstehen. Das Dataset LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY ist eine Rasterversion des ursprünglichen Produkts GEDI04_A. Die Rasterbilder sind als monatliche Composites einzelner Umlaufbahnen im entsprechenden Monat organisiert.

Weitere Informationen finden Sie im Nutzerhandbuch.

Die GEDI-Mission (Global Ecosystem Dynamics Investigation) zielt darauf ab, die Struktur und Dynamik von Ökosystemen zu charakterisieren, um die Quantifizierung und das Verständnis des Kohlenstoffkreislaufs und der Biodiversität der Erde grundlegend zu verbessern. Das GEDI-Instrument, das an der Internationalen Raumstation (ISS) angebracht ist, erfasst Daten weltweit zwischen 51,6° N und 51,6° S mit der höchsten Auflösung und der dichtesten Stichprobenerhebung der dreidimensionalen Struktur der Erde. Das GEDI-Instrument besteht aus drei Lasern, die insgesamt acht Boden-Transekte erzeugen. Dabei werden acht etwa 25 m große Footprints erfasst, die entlang der Flugbahn in einem Abstand von etwa 60 m angeordnet sind.

Produkt	Beschreibung
L2A-Vektor	LARSE/GEDI/GEDI02_A_002
Monatliches L2A-Raster	LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_MONTHLY
L2A-Tabellenindex	LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_INDEX
L2B-Vektor	LARSE/GEDI/GEDI02_B_002
L2B-Monatsraster	LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_MONTHLY
L2B-Tabellenindex	LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_INDEX
L4A-Biomassevektor	LARSE/GEDI/GEDI04_A_002
L4A-Monatsraster	LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY
L4A-Tabellenindex	LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_INDEX
L4B Biomass	LARSE/GEDI/GEDI04_B_002

Bänder

Pixelgröße
25 Meter

Bänder

Name	Einheiten	Pixelgröße	Beschreibung
agbd	Mg/ha	Meter	Prognostizierte Biomasse über dem Boden
agbd_pi_lower	Mg/ha	Meter	Untere Grenze des Vorhersageintervalls (siehe Attribut „alpha“ für die Ebene)
agbd_pi_upper	Mg/ha	Meter	Obergrenze des Vorhersageintervalls (siehe Attribut „alpha“ für die Ebene)
agbd_se	Mg/ha	Meter	Standardfehler der Vorhersage der oberirdischen Biomasse
agbd_t		Meter	Modellvorhersage in Anpassungseinheiten
agbd_t_se		Meter	Standardfehler der Modellvorhersage in Anpassungseinheiten (für die Berechnung benutzerdefinierter Vorhersageintervalle erforderlich)
algorithm_run_flag		Meter	Der L4A-Algorithmus wird ausgeführt, wenn dieses Flag auf 1 gesetzt ist. Mit diesem Flag werden Daten ausgewählt, die eine ausreichende Wellenformtreue für die Schätzung von AGBD aufweisen.
beam		Meter	Beam-ID
channel		Meter	Kanal-ID
degrade_flag		Meter	Flag, das einen beeinträchtigten Zustand von Informationen zur Ausrichtung und/oder Positionierung angibt
delta_time	Sekunden	Meter	Zeit seit dem 1. Januar 2018, 00:00 Uhr
elev_lowestmode	m	Meter	Höhe des Zentrums des niedrigsten Modus relativ zum Referenzellipsoid
l2_quality_flag		Meter	Kennzeichnung zur Identifizierung der nützlichsten L2-Daten für Biomassevorhersagen
l4_quality_flag		Meter	Flag zur Vereinfachung der Auswahl der nützlichsten Biomassevorhersagen
lat_lowestmode	Grad	Meter	Breitengrad des Zentrums des niedrigsten Modus
lon_lowestmode	Grad	Meter	Längengrad des Zentrums des niedrigsten Modus
master_frac	Sekunden	Meter	Master-Zeit, Bruchteil. master_int+master_frac entspricht /BEAMXXXX/delta_time
master_int	Sekunden	Meter	Master-Zeit, ganzzahliger Teil. Sekunden seit master_time_epoch. master_int+master_frac entspricht /BEAMXXXX/delta_time.
predict_stratum		Meter	Die Kennung der Vorhersageschicht. Zeichen-ID des Namens der Vorhersageschicht für die 1-km-Zelle
predictor_limit_flag		Meter	Der Vorhersagewert liegt außerhalb der Grenzen der Trainingsdaten (0=innerhalb der Grenzen; 1=untere Grenze; 2=obere Grenze).
response_limit_flag		Meter	Der Vorhersagewert liegt außerhalb der Grenzen der Trainingsdaten (0=innerhalb der Grenzen; 1=Untergrenze; 2=Obergrenze)
selected_algorithm		Meter	Ausgewählte Gruppe mit Algorithmus-Einstellungen
selected_mode		Meter	ID des Modus, der als niedrigster Modus ohne Rauschen ausgewählt wurde
selected_mode_flag		Meter	Flag, das den Status von „selected_mode“ angibt
sensitivity		Meter	Empfindlichkeit des Strahls. Maximale Kronendeckung, die unter Berücksichtigung des SNR der Wellenform durchdrungen werden kann
solar_elevation	Grad	Meter	Sonnenhöhe
surface_flag		Meter	Gibt an, dass „elev_lowestmode“ innerhalb von 300 Metern vom Digital Elevation Model (DEM) oder der Mean Sea Surface (MSS) liegt.
shot_number		Meter	Die Shot-Nummer ist eine eindeutige Kennung. Dieses Feld hat das Format OOOOOBBRRGNNNNNNNN. Dabei gilt: OOOOO: Orbitnummer BB: Beam number (Strahl-Nummer) RR: Reserviert für zukünftige Verwendung G: Nummer des untergeordneten Orbit-Granuls NNNNNNNN: Aufnahmeindex
shot_number_within_beam		Meter	Aufnahmenummer im Strahl
agbd_aN	Mg/ha	Meter	Biomasse über dem Boden; geografischer Standort, Breitengrad, niedrigster Modus
agbd_pi_lower_aN	Mg/ha	Meter	Untergrenze des Vorhersageintervalls für die Biomasse über dem Boden
agbd_pi_upper_aN	Mg/ha	Meter	Obergrenze des Vorhersageintervalls für die Biomasse über dem Boden
agbd_se_aN	Mg/ha	Meter	Standardfehler der Vorhersage der oberirdischen Biomasse
agbd_t_aN	Mg/ha	Meter	Vorhersage des Modells für die Dichte der oberirdischen Biomasse im Transformationsraum
agbd_t_pi_lower_aN	Mg/ha	Meter	Unteres Vorhersageintervall im Transformationsbereich
agbd_t_pi_upper_aN	Mg/ha	Meter	Obergrenze des Vorhersageintervalls im Transformationsbereich
agbd_t_se_aN		Meter	Standardfehler der Modellvorhersage in Anpassungseinheiten
algorithm_run_flag_aN		Meter	Flag für die Ausführung des Algorithmus: Dieser Algorithmus wird ausgeführt, wenn dieses Flag auf 1 gesetzt ist. Mit diesem Flag werden Daten ausgewählt, die eine ausreichende Wellenformtreue für die AGBD-Schätzung aufweisen.
l2_quality_flag_aN		Meter	Flag, die die nützlichsten L2-Daten für Biomassevorhersagen angibt
l4_quality_flag_aN		Meter	Flag zur Vereinfachung der Auswahl der nützlichsten Biomassevorhersagen
predictor_limit_flag_aN		Meter	Der Vorhersagewert liegt außerhalb der Grenzen der Trainingsdaten.
response_limit_flag_aN		Meter	Der Vorhersagewert liegt außerhalb der Grenzen der Trainingsdaten
selected_mode_aN		Meter	ID des Modus, der als niedrigster Modus ohne Rauschen ausgewählt wurde
selected_mode_flag_aN		Meter	Flag, das den Status des ausgewählten Modus angibt
elev_lowestmode_aN	m	Meter	Höhe des Zentrums des niedrigsten Modus relativ zum Referenzellipsoid
lat_lowestmode_aN	Grad	Meter	Breitengrad des Zentrums des niedrigsten Modus
lon_lowestmode_aN	Grad	Meter	Längengrad des Zentrums des niedrigsten Modus
sensitivity_aN		Meter	Maximale Kronendeckung, die unter Berücksichtigung des SNR der Wellenform durchdrungen werden kann
stale_return_flag		Meter	Flag vom Digitizer, das angibt, dass der Echtzeit-Algorithmus zur Pulserkennung innerhalb des gesamten 10 km-Suchfensters kein Rücksignal über dem Erkennungsschwellenwert erkannt hat. Die Pulsposition des vorherigen Schusses wurde verwendet, um die telemetrierte Wellenform auszuwählen.
landsat_treecover	%	Meter	Baumbestand im Jahr 2010, definiert als Überschirmung durch Baumbestand für alle Vegetation, die höher als 5 m ist (Hansen et al., 2013) und als Prozentsatz pro Ausgaberasterzelle codiert.
landsat_water_persistence	%	Meter	Der Prozentsatz der UMD GLAD Landsat-Beobachtungen mit klassifiziertem Oberflächenwasser zwischen 2018 und 2019. Werte über 80 stehen in der Regel für dauerhaftes Wasser, Werte unter 10 für dauerhaftes Land.
leaf_off_doy		Meter	GEDI 1 km EASE 2.0-Raster, Tag des Jahres für den Beginn der blattlosen Phase, abgeleitet vom NPP VIIRS Global Land Surface Phenology Product.
leaf_off_flag		Meter	GEDI-Flag für das 1-km-EASE 2.0-Raster, abgeleitet von leaf_off_doy, leaf_on_doy und pft_class. Gibt an, ob die Beobachtung während des Blattabwurfs in laubabwerfenden Nadel- oder Laubwäldern und Gehölzen aufgezeichnet wurde. 1=ohne Blätter, 0=mit Blättern.
leaf_on_cycle		Meter	Flag, das den Vegetationszyklus für Beobachtungen mit Blättern angibt. Die Werte sind 0=Bedingungen ohne Blätter, 1=Zyklus 1, 2=Zyklus 2.
leaf_on_doy		Meter	GEDI 1 km EASE 2.0-Raster, Tag des Jahres für den Beginn der Blattentwicklung, abgeleitet aus dem NPP VIIRS Global Land Surface Phenology-Produkt.
pft_class		Meter	GEDI 1 km EASE 2.0-Raster, Plant Functional Type (PFT), abgeleitet aus dem MODIS MCD12Q1v006-Produkt. Die Werte entsprechen dem Klassifizierungsschema für Land Cover Type 5.
region_class		Meter	GEDI 1 km EASE 2.0-Rasterweltkontinentale Regionen (0=Wasser, 1=Europa, 2=Nordasien, 3=Australasien, 4=Afrika, 5=Südasien, 6=Südamerika, 7=Nordamerika).
urban_focal_window_size	pixel	Meter	Die Größe des Fokusfensters, das zum Berechnen von „urban_proportion“ verwendet wird. Die Werte sind 3 (3 × 3-Pixel-Fenstergröße) oder 5 (5 × 5-Pixel-Fenstergröße).
urban_proportion	%	Meter	Der prozentuale Anteil der Landfläche in einem Fokusbereich um jede Aufnahme, der als städtische Landbedeckung klassifiziert ist. Die städtische Bodenbedeckung wurde aus dem TanDEM-X Global Urban Footprint Product des DLR mit einer Auflösung von 12 m abgeleitet.

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Dieses Dataset ist gemeinfrei und kann ohne Einschränkungen verwendet und weitergegeben werden. Weitere Informationen finden Sie in der Richtlinie zu Erdwissenschaftsdaten und ‑informationen der NASA.

Earth Engine nutzen

Wichtig: Earth Engine ist eine Plattform für die wissenschaftliche Analyse und Visualisierung von Geo-Datasets im Petabyte-Bereich, sowohl für die Öffentlichkeit als auch für Unternehmen und Behörden. Die Earth Engine kann kostenlos für Forschungs-, Bildungs- und gemeinnützige Zwecke verwendet werden. Registrieren Sie sich für den Zugriff auf die Earth Engine, um loszulegen.

Code-Editor (JavaScript)

var qualityMask = function(im) {
  return im.updateMask(im.select('l4_quality_flag').eq(1))
      .updateMask(im.select('degrade_flag').eq(0));
};
var dataset = ee.ImageCollection('LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY')
                  .map(qualityMask)
                  .select('solar_elevation');

var gediVis = {
  min: 1,
  max: 60,
  palette: 'red, green, blue',
};
Map.setCenter(5.0198, 51.7564, 12);
Map.addLayer(dataset, gediVis, 'Solar Elevation');

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GEDI L4A Raster Aboveground Biomass Density, Version 2.1

Dieses Dataset enthält GEDI-Vorhersagen (Global Ecosystem Dynamics Investigation) der Version 2 auf Level 4A (L4A) für die AGBD (Aboveground Biomass Density, Biomasse über dem Boden; in Mg/ha) sowie Schätzungen des Standardfehlers der Vorhersage innerhalb jedes erfassten geolokalisierten Laser-Footprints. In dieser Version befinden sich die Granula in Unterumlaufbahnen. Höhenmesswerte aus simulierten Wellenformen, die mit … in Verbindung stehen

LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY, elevation,forest-biomass,gedi,larse,nasa,tree-cover,usgs

2019-03-25T00:00:00Z/2024-11-01T08:00:00Z

-51,6 -180 51,6 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets