- ডেটাসেট উপলব্ধতা
- 2019-04-17T00:00:00Z–2023-03-16T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রদানকারী
- রাস্টারাইজেশন: গুগল এবং ইউএসএফএস ল্যাবরেটরি ফর অ্যাপ্লিকেশন অফ রিমোট সেন্সিং ইন ইকোলজি (LARSE) গ্রিডেড GEDI ভেজিটেশন স্ট্রাকচার মেট্রিক্স এবং বায়োমাস ঘনত্ব
- ট্যাগ
বর্ণনা
এই ডেটাসেটটি 25-মি ব্যাসের লিডার পদচিহ্নের সাথে যুক্ত NASA গ্লোবাল ইকোসিস্টেম ডাইনামিক্স ইনভেস্টিগেশন (GEDI) লেভেল 2 এবং 4A পণ্য থেকে প্রাপ্ত কাছাকাছি-বিশ্বব্যাপী, বিশ্লেষণ-প্রস্তুত, বহু-রেজোলিউশন গ্রিডেড ভেজিটেশন স্ট্রাকচার মেট্রিক্স নিয়ে গঠিত। এই ডেটাসেটটি বিশ্বব্যাপী গাছপালা কাঠামোর একটি ব্যাপক উপস্থাপনা প্রদান করে যা সম্পূর্ণ উল্লম্ব প্রোফাইলের অন্তর্ভুক্ত, শুধুমাত্র GEDI লিডারের উপর ভিত্তি করে, এবং স্বাধীন ডেটার সাথে যাচাই করা হয়।
GEDI সেন্সর, ইন্টারন্যাশনাল স্পেস স্টেশন (ISS) এ মাউন্ট করা হয়েছে, প্রায় 52 ডিগ্রী উত্তর এবং দক্ষিণ অক্ষাংশের মধ্যে স্থল উচ্চতা এবং গাছপালা গঠন পরিমাপ করতে 60 মিটার বরাবর ট্র্যাক এবং 600 মিটার জুড়ে ট্র্যাক জুড়ে আটটি লেজার বিম ব্যবহার করে৷ 17 এপ্রিল 2019 এবং 16 মার্চ 2023 এর মধ্যে, GEDI যথাক্রমে 11 এবং 7.7 বিলিয়ন মানের তরঙ্গরূপ অর্জন করেছে, যা মাটির উচ্চতা এবং গাছপালা কাঠামো পরিমাপের জন্য উপযুক্ত।
অনেক স্ট্যান্ডার্ড L2 এবং L4A শট মেট্রিক্সের পাশাপাশি, বেশ কিছু অতিরিক্ত মেট্রিক প্রাপ্ত করা হয়েছে যা আর্থ সিস্টেম মডেলগুলিতে কার্বন এবং জল সাইক্লিং প্রক্রিয়াগুলির পাশাপাশি বন ব্যবস্থাপনা, জীববৈচিত্র্য মডেলিং এবং বাসস্থান মূল্যায়নের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে। ভেরিয়েবলের মধ্যে রয়েছে ক্যানোপির উচ্চতা, ক্যানোপি কভার, উদ্ভিদ এলাকা সূচক, পাতার উচ্চতা বৈচিত্র্য, এবং 5 মিটার স্তরে উদ্ভিদ এলাকার আয়তনের ঘনত্ব। আরও তথ্যের জন্য গ্রিডেড GEDI ভেজিটেশন স্ট্রাকচার মেট্রিক্স এবং বায়োমাস ঘনত্ব পড়ুন।
প্রতিটি GEDI শট মেট্রিকের জন্য আটটি পরিসংখ্যান অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে: গড়, বুটস্ট্র্যাপড স্ট্যান্ডার্ড এরর গড়, মাঝারি, স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন, ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জ, 95 তম পার্সেন্টাইল, শ্যাননের বৈচিত্র্য সূচক এবং শট গণনা। গুণমানের শট ফিল্টারিং পদ্ধতি যা GEDI L4B গ্রিডেড অ্যাবোভগ্রাউন্ড বায়োমাস ঘনত্বের সাথে সারিবদ্ধ, সংস্করণ 2.1 ব্যবহার করা হয়েছিল। সংশ্লিষ্ট GEDI L3 ডেটাসেটের তুলনায়, এই ডেটাসেটটি একাধিক স্থানিক রেজোলিউশনে এবং বেশ কয়েকটি সাময়িক সময়ের (বার্ষিক এবং সম্পূর্ণ মিশনের সময়কাল) অতিরিক্ত গ্রিডেড মেট্রিক্স প্রদান করে।
এই ডেটাসেটটি তিনটি স্থানিক রেজোলিউশনে রাস্টার গ্রিডে একত্রিত GEDI শট মেট্রিক্স প্রদান করে: 1 কিমি, 6 কিমি, এবং 12 কিমি। এই ডেটাসেটটি গণনা মেট্রিক্স সহ 12KM এর পিক্সেল আকার ব্যবহার করে।
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ
12000 মিটার
ব্যান্ড
| নাম | পিক্সেল সাইজ | বর্ণনা |
|---|---|---|
shots_count | মিটার | শটের সংখ্যা। এই স্তরে একটি শট গণনা করার জন্য নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলি বৈধ হতে হবে: দ্রাঘিমাংশ, অক্ষাংশ, সর্বনিম্ন মোডের উচ্চতা, দশমিক তারিখ এবং কক্ষপথ। |
orbits_uniq | মিটার | অনন্য কক্ষপথের সংখ্যা। |
tracks_uniq | মিটার | অনন্য ট্র্যাক সংখ্যা. একটি ট্র্যাক হল কক্ষপথ এবং মরীচির সমন্বয়। |
shots_nni | মিটার | নিকটতম প্রতিবেশী সূচক (Evans et al. 2023)। |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
এই ডেটাসেটটি সর্বজনীন ডোমেনে রয়েছে এবং ব্যবহার এবং বিতরণে সীমাবদ্ধতা ছাড়াই উপলব্ধ। অতিরিক্ত তথ্যের জন্য NASA এর আর্থ সায়েন্স ডেটা এবং তথ্য নীতি দেখুন।
উদ্ধৃতি
Burns, P., Hakkenberg, CR & Goetz, SJ মাল্টি-রেজোলিউশন গ্রিডেড ম্যাপস অব ভেজিটেশন স্ট্রাকচার GEDI থেকে। Sci ডেটা 11, 881 (2024)। doi:10.1038/s41597-024-03668-4
আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
var palettes = require('users/gena/packages:palettes'); // slopeshade basemap var elev = ee.Image('MERIT/DEM/v1_0_3').select('dem') var slope = ee.Terrain.slope(elev) Map.setCenter(92.319, 27.129, 8) Map.addLayer( slope, {min: 0, max: 40, palette: ['ffffff', '000000']}, 'Slopeshade') var opac = 0.7 // View various measurement count metrics from 2019 to 2023 // "va" in the asset name corresponds to the count of high-quality, leaf-on // vegetation measurements by GEDI var i_counts_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/COUNTS/V1/12KM/gediv002_counts_va_20190417_20230316') // Number of GEDI laser shots (i.e. footprints) per 12km pixel Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('shots_count'), {min: 0, max: 200, palette: palettes.matplotlib.magma[7]}, 'Shot count per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Number of ISS orbits (with valid GEDI shots) per 12km pixel Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('orbits_uniq'), {min: 0, max: 10, palette: palettes.matplotlib.plasma[7]}, 'Unique orbits per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // The Nearest Neighbor Index (Evans et al. 2023), a proxy for quantifying // spatial clustering/dispersion of GEDI shots Map.addLayer( i_counts_12k_19to23.select('shots_nni'), {min: 0.5, max: 1.5, palette: palettes.colorbrewer.RdBu[7]}, 'Shot nearest neighbor index per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // View several GEDI vegetation structure metrics at 12km spatial res. // For GEDI metric descriptions see Table 1 at // https://daac.ornl.gov/GEDI/guides/GEDI_HighQuality_Shots_Rasters.html // Relative height of the 98th percentile of returned energy (RH98), a proxy for // tree canopy height var i_rh98_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_rh-98-a0_vf_20190417_20230316') // display the median value of GEDI RH98 measurements per 6km pixel, masking out // values less than 3 consider using a threshold of 10 shots per 12km pixel. // More shots generally yield more accurate estimates of the aggregation // statistics (different bands) var i_rh98_12k_19to23_med = i_rh98_12k_19to23.select('median') var rh98_pal = palettes.crameri.bamako[10].reverse() Map.addLayer( i_rh98_12k_19to23_med.updateMask(i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 12km pixel, 2019 to 2023', 1, opac) // Standard deviation of RH98 per 12km pixel. Captures variability of GEDI // measurements and vegetation heterogeneity Map.addLayer( i_rh98_12k_19to23.select('sd').updateMask(i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 2, max: 20, palette: palettes.cmocean.Curl[7]}, 'SD of RH98 per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Foliage height diversity of the 1m vertical Plant Area Index (PAI) profile var i_fhd_12k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_fhd-pai-1m-a0_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_fhd_12k_19to23.select('median').updateMask( i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_12k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 1.2, max: 3.2, palette: palettes.matplotlib.viridis[7].reverse()}, 'Median FHD per 12km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // The height above ground associated with the peak of the vertical Plant Area // Volume Density (PAVD) profile var i_pavdmaxh_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/12KM/gediv002_pavd-max-h_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_pavdmaxh_19to23.select('mean').updateMask( i_rh98_12k_19to23_med.gte(3).and( i_pavdmaxh_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 0, max: 25, palette: palettes.cmocean.Haline[7].reverse()}, 'Mean Height of Max. PAVD, 2019 to 2023', 0, opac) // 1km coverage is not great in the low latitudes, try 6 or 12km for a more // continuous depiction var i_rh98_6k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/6KM/gediv002_rh-98-a0_vf_20190417_20230316') // display the median value of GEDI RH98 measurements per 6km pixel, masking out // values less than 3 consider using a threshold of 100 shots per 6km pixel. // More shots generally yield more accurate estimates of the aggregation // statistics (different bands) var i_rh98_6k_19to23_med = i_rh98_6k_19to23.select('median') Map.addLayer( i_rh98_6k_19to23_med.updateMask(i_rh98_6k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_6k_19to23.select('countf').gte(100))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 6km pixel, 2019 to 2023', 0, opac)