- זמינות מערך הנתונים
- 2019-04-17T00:00:00Z–2023-03-16T00:00:00Z
- ספק מערך נתונים
- Rasterization: Google and USFS Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology (LARSE) Gridded GEDI Vegetation Structure Metrics and Biomass Density
- תגים
תיאור
מערך הנתונים הזה כולל מדדים של מבנה הצמחייה ברשת, ברזולוציה מרובה, שמוכנים לניתוח ומתייחסים לאזורים כמעט בכל העולם. המדדים האלה נגזרים ממוצרי רמה 2 ו-4A של נאס"א (NASA) במסגרת Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI), שמשויכים לטביעות רגל של LiDAR בקוטר 25 מטר. מערך הנתונים הזה מספק ייצוג מקיף של מבנה הצמחייה כמעט בכל העולם, כולל הפרופיל האנכי כולו, על סמך נתוני GEDI lidar בלבד, והוא אומת באמצעות נתונים עצמאיים.
חיישן GEDI, שמותקן בתחנת החלל הבינלאומית (ISS), משתמש בשמונה קרני לייזר במרווחים של 60 מ' לאורך המסלול ו-600 מ' לרוחב המסלול על פני כדור הארץ כדי למדוד את גובה הקרקע ואת מבנה הצמחייה בין קווי הרוחב 52 צפון ו-52 דרום בערך. בין 17 באפריל 2019 ל-16 במרץ 2023, GEDI רכש 11 ו-7.7 מיליארד צורות גל איכותיות שמתאימות למדידת גובה פני הקרקע ומבנה הצמחייה, בהתאמה.
בנוסף להרבה מדדים סטנדרטיים של צילומי L2 ו-L4A, נגזרו כמה מדדים נוספים שיכולים להיות שימושיים במיוחד ליישומים בתהליכי מחזור פחמן ומים במודלים של מערכת כדור הארץ, וגם לניהול יערות, למודלים של מגוון ביולוגי ולהערכת בתי גידול. המשתנים כוללים גובה חופת הצמרת, כיסוי חופת הצמרת, מדד שטח הצמח, מגוון גבהים של עלים וצפיפות נפח שטח הצמח בשכבות של 5 מ'. מידע נוסף זמין במאמר בנושא מדדים של מבנה צמחייה וצפיפות ביומסה של GEDI.
לכל מדד של צילום GEDI כלולים שמונה נתונים סטטיסטיים: ממוצע, סטיית תקן של הממוצע (bootstrapped), חציון, סטיית תקן, טווח בין רבעוני, אחוזון 95, מדד המגוון של שאנון ומספר הצילומים. השתמשנו במתודולוגיה לסינון תמונות באיכות גבוהה שתואמת ל-GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2.1. בהשוואה למערך הנתונים התואם של GEDI L3, מערך הנתונים הזה מספק מדדים נוספים של רשתות ברזולוציות מרחביות שונות ועל פני תקופות זמן שונות (שנתיות ומשך המשימה המלא).
מערך הנתונים הזה מספק מדדים של צילומי GEDI שמצטברים לרשתות רסטר בשלוש רזולוציות מרחביות: 1 ק"מ, 6 ק"מ ו-12 ק"מ. במערך הנתונים הזה נעשה שימוש בגודל פיקסל של 1 ק"מ עם מדדי ספירה.
תחום תדרים
גודל פיקסל
1,000 מטרים
תחום תדרים
| שם | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|
shots_count |
מטרים | מספר הצילומים. כדי שצילום ייכלל בשכבה הזו, השדות הבאים צריכים להיות תקינים: קו אורך, קו רוחב, גובה של המצב הנמוך ביותר, תאריך עשרוני ומסלול. |
orbits_uniq |
מטרים | מספר המסלולים הייחודיים. |
tracks_uniq |
מטרים | מספר הטראקים הייחודיים. מסלול הוא שילוב של מסלול הקפה וקרן. |
shots_nni |
מטרים | מדד השכן הקרוב ביותר (Evans et al. 2023). |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
מערך הנתונים הזה הוא נחלת הכלל וזמין לשימוש ולהפצה ללא הגבלה. מידע נוסף זמין במדיניות של NASA בנושא נתונים ומידע על מדעי כדור הארץ.
ציטוטים ביבליוגרפיים
Burns, P., Hakkenberg, C.R. & Goetz, S.J. Multi-resolution gridded maps of<x0A>vegetation structure from GEDI. Sci Data 11, 881 (2024). doi:10.1038/s41597-024-03668-4
סיור באמצעות Earth Engine
עורך הקוד (JavaScript)
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_1k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/COUNTS/V1/1KM/gediv002_counts_va_20190417_20230316') // Number of GEDI laser shots (i.e. footprints) per 1km pixel Map.addLayer( i_counts_1k_19to23.select('shots_count'), {min: 0, max: 200, palette: palettes.matplotlib.magma[7]}, 'Shot count per 1km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Number of ISS orbits (with valid GEDI shots) per 1km pixel Map.addLayer( i_counts_1k_19to23.select('orbits_uniq'), {min: 0, max: 10, palette: palettes.matplotlib.plasma[7]}, 'Unique orbits per 1km 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_1k_19to23.select('shots_nni'), {min: 0.5, max: 1.5, palette: palettes.colorbrewer.RdBu[7]}, 'Shot nearest neighbor index per 1km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // View several GEDI vegetation structure metrics at 1km 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_1k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/1KM/gediv002_rh-98-a0_vf_20190417_20230316') // display the median value of GEDI RH98 measurements per 1km pixel, masking out // values less than 3 consider using a threshold of 10 shots per 1km pixel. More // shots generally yield more accurate estimates of the aggregation statistics // (different bands) var i_rh98_1k_19to23_med = i_rh98_1k_19to23.select('median') var rh98_pal = palettes.crameri.bamako[10].reverse() Map.addLayer( i_rh98_1k_19to23_med.updateMask(i_rh98_1k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_1k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 1km pixel, 2019 to 2023', 1, opac) // Standard deviation of RH98 per 1km pixel. Captures variability of GEDI // measurements and vegetation heterogeneity Map.addLayer( i_rh98_1k_19to23.select('sd').updateMask(i_rh98_1k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_1k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 2, max: 20, palette: palettes.cmocean.Curl[7]}, 'SD of RH98 per 1km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Foliage height diversity of the 1m vertical Plant Area Index (PAI) profile var i_fhd_1k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/1KM/gediv002_fhd-pai-1m-a0_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_fhd_1k_19to23.select('median').updateMask(i_rh98_1k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_1k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 1.2, max: 3.2, palette: palettes.matplotlib.viridis[7].reverse()}, 'Median FHD per 1km 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/V1/1KM/gediv002_pavd-max-h_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_pavdmaxh_19to23.select('mean').updateMask(i_rh98_1k_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)