
- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 2019-03-25T00:00:00Z–2024-11-01T08:00:00Z
- Veri Kümesi Sağlayıcı
- Rasterleştirme: Google ve Ekolojide Uzaktan Algılama Uygulamaları Laboratuvarı (LARSE) USGS LP DAAC üzerinden erişilen NASA GEDI misyonu
- Etiketler
Açıklama
Bu veri kümesi, Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) Seviye 4A (L4A) Sürüm 2'nin yer üstü biyokütle yoğunluğu (AGBD; Mg/ha cinsinden) tahminlerini ve örneklenen her bir coğrafi konumlu lazer ayak izi içindeki tahmin standart hatası tahminlerini içerir. Bu sürümde, granüller alt yörüngelerdedir. Birden fazla bölgeden ve bitki işlevsel türünden (PFT) elde edilen AGBD saha tahminleriyle ilişkili simüle edilmiş dalga biçimlerinden elde edilen yükseklik metrikleri, dünya bölgelerinin ve PFT'lerin kombinasyonlarını temsil eden modeller için bir kalibrasyon veri kümesi oluşturmak üzere derlendi (ör. yaprak döken geniş yapraklı ağaçlar, her zaman yeşil geniş yapraklı ağaçlar, her zaman yeşil iğne yapraklı ağaçlar, yaprak döken iğne yapraklı ağaçlar ve çayır, çalı ve orman kombinasyonu). GEDI02_A Sürüm 2 için kullanılan algoritma ayar grubu seçimi, Güney Amerika'daki her zaman yeşil geniş yapraklı ağaçlar için, yer seviyesinin üzerindeki dalga biçimi modlarının en düşük mod olarak seçilmesinden kaynaklanan yanlış pozitif hataları azaltmak üzere değiştirildi. LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY veri kümesi, orijinal GEDI04_A ürününün raster sürümüdür. Raster görüntüler, ilgili ayda tek tek yörüngelerin aylık bileşimleri olarak düzenlenir.
Daha fazla bilgi için Kullanıcı Rehberi'ne bakın.
Global Ecosystem Dynamics Investigation GEDI (Küresel Ekosistem Dinamikleri Araştırması) misyonu, ekosistem yapısını ve dinamiklerini karakterize ederek Dünya'nın karbon döngüsünün ve biyoçeşitliliğinin ölçülmesini ve anlaşılmasını önemli ölçüde iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Uluslararası Uzay İstasyonu'na (ISS) bağlı GEDI cihazı, 51,6° N ve 51,6° S enlemleri arasında küresel olarak veri toplar. Bu veriler, Dünya'nın 3 boyutlu yapısının en yüksek çözünürlükte ve en yoğun örneklemesiyle elde edilir. GEDI cihazı, toplam sekiz ışın yer kesiti oluşturan üç lazerden oluşur. Bu lazerler, yaklaşık 60 metre aralıklarla yerleştirilmiş sekiz adet ~25 m ayak izini anında örnekler.
Ürün | Açıklama |
---|---|
L2A Vector | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002 |
L2A Aylık raster | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_MONTHLY |
L2A tablo dizini | LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_INDEX |
L2B Vector | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002 |
L2B aylık raster | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_MONTHLY |
L2B tablo dizini | LARSE/GEDI/GEDI02_B_002_INDEX |
L4A Biomass Vector | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002 |
L4A aylık kafes | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_MONTHLY |
L4A tablo dizini | LARSE/GEDI/GEDI04_A_002_INDEX |
L4B Biomass | LARSE/GEDI/GEDI04_B_002 |
Bantlar
Piksel Boyutu
25 metre
Bantlar
Ad | Birimler | Piksel Boyutu | Açıklama |
---|---|---|---|
agbd |
Mg/ha | metre | Tahmini yer üstü biyokütle yoğunluğu |
agbd_pi_lower |
Mg/ha | metre | Daha düşük tahmin aralığı (düzey için "alfa" özelliğine bakın) |
agbd_pi_upper |
Mg/ha | metre | Üst tahmin aralığı (seviye için "alfa" özelliğine bakın) |
agbd_se |
Mg/ha | metre | Yer üstü biyokütle yoğunluğu tahmininin standart hatası |
agbd_t |
metre | Uygun birimlerde model tahmini |
|
agbd_t_se |
metre | Uygun birimlerde model tahmini standart hatası (özel tahmin aralıklarının hesaplanması için gereklidir) |
|
algorithm_run_flag |
metre | Bu işaret 1 olarak ayarlanırsa L4A algoritması çalıştırılır. Bu işaret, AGBD tahmini için yeterli dalga biçimi doğruluğuna sahip verileri seçer. |
|
beam |
metre | Beam tanımlayıcısı |
|
channel |
metre | Kanal tanımlayıcısı |
|
degrade_flag |
metre | İşaretleme ve/veya konumlandırma bilgilerinin kalitesinin düştüğünü gösteren işaret |
|
delta_time |
saniye | metre | 1 Ocak 2018 00:00'dan beri geçen süre |
elev_lowestmode |
dk. | metre | En düşük modun merkezinin referans elipsoide göre yüksekliği |
l2_quality_flag |
metre | Biyokütle tahminleri için en yararlı L2 verilerini tanımlayan işaret |
|
l4_quality_flag |
metre | En faydalı biyokütle tahminlerinin seçimini basitleştiren işaret |
|
lat_lowestmode |
drc | metre | En düşük modun merkezinin enlemi |
lon_lowestmode |
drc | metre | En düşük modun merkezinin boylamı |
master_frac |
saniye | metre | Ana zaman, kesirli kısım. master_int+master_frac, /BEAMXXXX/delta_time ile eşdeğerdir. |
master_int |
saniye | metre | Ana saat, tam sayı kısmı. master_time_epoch'tan bu yana geçen saniye sayısı. master_int+master_frac, /BEAMXXXX/delta_time ile eşdeğerdir. |
predict_stratum |
metre | Tahmin katmanı tanımlayıcısı. 1 km'lik hücre için tahmin katmanının karakter kimliği adı |
|
predictor_limit_flag |
metre | Tahmin edici değeri, eğitim verilerinin sınırları dışında (0=sınırlar içinde; 1=alt sınır; 2=üst sınır) |
|
response_limit_flag |
metre | Tahmin değeri, eğitim verilerinin sınırları dışında (0=sınırlar içinde; 1=alt sınır; 2=üst sınır) |
|
selected_algorithm |
metre | Seçilen algoritma ayarı grubu |
|
selected_mode |
metre | En düşük gürültüsüz mod olarak seçilen modun kimliği |
|
selected_mode_flag |
metre | selected_mode durumunu gösteren işaret |
|
sensitivity |
metre | Işın hassasiyeti. Dalga biçiminin SNR'si dikkate alındığında nüfuz edilebilecek maksimum kanopi örtüsü |
|
solar_elevation |
drc | metre | Güneşin yükselme açısı |
surface_flag |
metre | elev_lowestmode değerinin, Dijital Yükseklik Modeli (DEM) veya Ortalama Deniz Yüzeyi (MSS) yüksekliğinin 300 metre içinde olduğunu gösterir. |
|
shot_number |
metre | Çekim numarası, benzersiz bir tanımlayıcı. Bu alan OOOOOBBRRGNNNNNNNN biçimindedir. Burada:
|
|
shot_number_within_beam |
metre | Işın içindeki atış sayısı |
|
agbd_aN |
Mg/ha | metre | Yer üstü biyokütle yoğunluğu; coğrafi konum enlemi lowestmode |
agbd_pi_lower_aN |
Mg/ha | metre | Yer üstü biyokütle yoğunluğu için tahmin aralığının alt sınırı |
agbd_pi_upper_aN |
Mg/ha | metre | Yer üstü biyokütle yoğunluğu üst tahmin aralığı |
agbd_se_aN |
Mg/ha | metre | Yer üstü biyokütle yoğunluğu tahmininin standart hatası |
agbd_t_aN |
Mg/ha | metre | Dönüşüm alanında yer üstü biyokütle yoğunluğu modeli tahmini |
agbd_t_pi_lower_aN |
Mg/ha | metre | Dönüşüm alanında daha düşük tahmin aralığı |
agbd_t_pi_upper_aN |
Mg/ha | metre | Dönüşüm alanındaki üst tahmin aralığı |
agbd_t_se_aN |
metre | Uygun birimlerdeki model tahmini standart hatası |
|
algorithm_run_flag_aN |
metre | Algoritma çalıştırma işareti: Bu işaret 1 olarak ayarlanırsa algoritma çalıştırılır. Bu işaret, AGBD tahmini için yeterli dalga formu doğruluğuna sahip verileri seçer. |
|
l2_quality_flag_aN |
metre | Biyokütle tahminleri için en yararlı L2 verilerini tanımlayan işaret |
|
l4_quality_flag_aN |
metre | En faydalı biyokütle tahminlerinin seçimini basitleştiren işaret |
|
predictor_limit_flag_aN |
metre | Tahmin edici değeri, eğitim verilerinin sınırlarının dışında |
|
response_limit_flag_aN |
metre | Tahmin değeri, eğitim verilerinin sınırlarının dışında |
|
selected_mode_aN |
metre | En düşük gürültüsüz mod olarak seçilen modun kimliği |
|
selected_mode_flag_aN |
metre | Seçili modun durumunu gösteren işaret |
|
elev_lowestmode_aN |
dk. | metre | En düşük modun merkezinin referans elipsoidine göre yüksekliği |
lat_lowestmode_aN |
drc | metre | En düşük modun merkezinin enlemi |
lon_lowestmode_aN |
drc | metre | En düşük modun merkezinin boylamı |
sensitivity_aN |
metre | Dalga biçiminin SNR'si dikkate alındığında nüfuz edilebilecek maksimum kanopi örtüsü |
|
stale_return_flag |
metre | Sayısallaştırıcıdan gelen ve gerçek zamanlı nabız algılama algoritmasının, 10 km'lik arama penceresinin tamamında algılama eşiğinin üzerinde bir dönüş sinyali algılamadığını belirten işaret. Önceki çekimin nabız konumu, telemetri ile ölçülen dalga biçimini seçmek için kullanıldı. |
|
landsat_treecover |
% | metre | 2010 yılındaki ağaç örtüsü, 5 metreden yüksek tüm bitki örtüsünün kapladığı alan olarak tanımlanır (Hansen ve diğerleri, 2013) ve çıkış ızgarası hücresi başına yüzde olarak kodlanmıştır. |
landsat_water_persistence |
% | metre | 2018 ile 2019 arasında sınıflandırılmış yüzey suyu içeren UMD GLAD Landsat gözlemlerinin yüzdesi. 80'den büyük değerler genellikle kalıcı suyu, 10'dan küçük değerler ise kalıcı kara alanını ifade eder. |
leaf_off_doy |
metre | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgara yapraksız başlangıç günü, NPP VIIRS Küresel Kara Yüzeyi Fenolojisi Ürünü'nden elde edilmiştir. |
|
leaf_off_flag |
metre | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgara işareti; leaf_off_doy, leaf_on_doy ve pft_class değerlerinden elde edilir. Gözlemin, yaprak döken iğne yapraklı veya geniş yapraklı ormanlar ve ağaçlık alanlarda yaprakların olmadığı dönemde kaydedilip kaydedilmediğini gösterir. 1=yapraksız, 0=yapraklı. |
|
leaf_on_cycle |
metre | Yaprakların bulunduğu gözlemler için bitki örtüsünün büyüme döngüsünü gösteren işaret. Değerler 0=yapraksız koşullar, 1=1. döngü, 2=2. döngü şeklindedir. |
|
leaf_on_doy |
metre | NPP VIIRS Global Land Surface Phenology ürününden elde edilen GEDI 1 km EASE 2.0 ızgara yapraklı başlangıç günü. |
|
pft_class |
metre | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgarası, MODIS MCD12Q1v006 ürününden elde edilen Bitki İşlevsel Türü (PFT). Değerler, Land Cover Type 5 Classification şemasına uygundur. |
|
region_class |
metre | GEDI 1 km EASE 2.0 ızgara dünya kıta bölgeleri (0=Su, 1=Avrupa, 2=Kuzey Asya, 3=Avustralasya, 4=Afrika, 5=Güney Asya, 6=Güney Amerika, 7=Kuzey Amerika). |
|
urban_focal_window_size |
pixel | metre | urban_proportion değerini hesaplamak için kullanılan odak penceresi boyutu. Değerler 3 (3x3 piksel pencere boyutu) veya 5 (5x5 piksel pencere boyutu) olur. |
urban_proportion |
% | metre | Her çekimin etrafındaki odak alanında bulunan arazi alanının kentsel arazi örtüsü olan kısmının yüzdesi. Kentsel arazi örtüsü, DLR 12 m çözünürlüklü TanDEM-X Global Urban Footprint Product'tan elde edilmiştir. |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Bu veri kümesi kamu malıdır ve kullanım ile dağıtım konusunda herhangi bir kısıtlama olmaksızın kullanılabilir. Daha fazla bilgi için NASA'nın Dünya Bilimi Verileri ve Bilgi Politikası'nı inceleyin.
Earth Engine ile keşfetme
Kod Düzenleyici (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');