- Доступность набора данных
- 2019-04-17T00:00:00Z–2023-03-16T00:00:00Z
- Поставщик наборов данных
- Растеризация: Google и Лаборатория по применению дистанционного зондирования в экологии (LARSE) Службы лесного хозяйства США (USFS) метрики структуры растительности и плотности биомассы в сетке GEDI
- Теги
Описание
Этот набор данных содержит практически глобальные, готовые к анализу, сеточные метрики структуры растительности с несколькими разрешениями, полученные из продуктов NASA Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) уровня 2 и 4A, связанных с лидарными снимками диаметром 25 м. Этот набор данных обеспечивает комплексное представление практически глобальной структуры растительности, включающее весь вертикальный профиль, основанное исключительно на лидарных снимках GEDI и подтвержденное независимыми данными.
Датчик GEDI, установленный на Международной космической станции (МКС), использует восемь лазерных лучей, расположенных на расстоянии 60 м вдоль траектории и 600 м поперёк траектории на поверхности Земли, для измерения высоты земной поверхности и структуры растительности примерно в диапазоне 52 градусов северной и южной широты. В период с 17 апреля 2019 года по 16 марта 2023 года GEDI получил 11 и 7,7 миллиарда качественных сигналов, подходящих для измерения высоты земной поверхности и структуры растительности соответственно.
В дополнение ко многим стандартным метрикам L2 и L4A, было получено несколько дополнительных метрик, которые могут быть особенно полезны для приложений, связанных с процессами круговорота углерода и воды в моделях земной системы, а также для лесоуправления, моделирования биоразнообразия и оценки местообитаний. Переменные включают высоту полога, сомкнутость полога, индекс площади растительности, разнообразие высоты листвы и плотность площади растительности в слое 5 м. Для получения дополнительной информации см. метрики структуры растительности и плотности биомассы в сетке Gridded GEDI .
Для каждой метрики снимка GEDI включены восемь статистических показателей: среднее значение, бутстрепированная стандартная ошибка среднего, медиана, стандартное отклонение, межквартильный размах, 95-й процентиль, индекс разнообразия Шеннона и количество снимков. Использовалась методология фильтрации снимка качества, соответствующая методологии GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density версии 2.1. По сравнению с соответствующим набором данных GEDI L3, этот набор данных предоставляет дополнительные сеточные метрики с различным пространственным разрешением и за несколько временных периодов (годовой и за весь период миссии).
Этот набор данных содержит метрики снимков GEDI, агрегированные в растровые сетки с тремя пространственными разрешениями: 1 км, 6 км и 12 км. В этом наборе данных используется размер пикселя 6 км с метрикой подсчёта.
Группы
Размер пикселя
6000 метров
Группы
| Имя | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|
shots_count | метров | Количество снимков. Для того чтобы снимок был засчитан в этом слое, должны быть заполнены следующие поля: долгота, широта, высота самой низкой моды, десятичная дата и орбита. |
orbits_uniq | метров | Число уникальных орбит. |
tracks_uniq | метров | Количество уникальных треков. Трек — это комбинация орбиты и луча. |
shots_nni | метров | Индекс ближайшего соседа (Эванс и др., 2023). |
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
Этот набор данных находится в открытом доступе и доступен без ограничений на использование и распространение. Дополнительную информацию см. в Политике NASA в отношении данных и информации о науках о Земле .
Цитаты
Бернс, П., Хаккенберг, К. Р. и Гётц, С. Дж. Карты структуры растительности с координатной сеткой с различным разрешением из GEDI. Sci Data 11, 881 (2024). doi:10.1038/s41597-024-03668-4
Исследуйте с Earth Engine
Редактор кода (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_6k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/COUNTS/V1/6KM/gediv002_counts_va_20190417_20230316') // Number of GEDI laser shots (i.e. footprints) per 6km pixel Map.addLayer( i_counts_6k_19to23.select('shots_count'), {min: 0, max: 200, palette: palettes.matplotlib.magma[7]}, 'Shot count per 6km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Number of ISS orbits (with valid GEDI shots) per 6km pixel Map.addLayer( i_counts_6k_19to23.select('orbits_uniq'), {min: 0, max: 10, palette: palettes.matplotlib.plasma[7]}, 'Unique orbits per 6km 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_6k_19to23.select('shots_nni'), {min: 0.5, max: 1.5, palette: palettes.colorbrewer.RdBu[7]}, 'Shot nearest neighbor index per 6km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // View several GEDI vegetation structure metrics at 6km 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_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 10 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') var rh98_pal = palettes.crameri.bamako[10].reverse() Map.addLayer( i_rh98_6k_19to23_med.updateMask(i_rh98_6k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_6k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 3, max: 40, palette: rh98_pal}, 'Median RH98 per 6km pixel, 2019 to 2023', 1, opac) // Standard deviation of RH98 per 6km pixel. Captures variability of GEDI // measurements and vegetation heterogeneity Map.addLayer( i_rh98_6k_19to23.select('sd').updateMask(i_rh98_6k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_6k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 2, max: 20, palette: palettes.cmocean.Curl[7]}, 'SD of RH98 per 6km pixel, 2019 to 2023', 0, opac) // Foliage height diversity of the 1m vertical Plant Area Index (PAI) profile var i_fhd_6k_19to23 = ee.Image( 'LARSE/GEDI/GRIDDEDVEG_002/V1/6KM/gediv002_fhd-pai-1m-a0_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_fhd_6k_19to23.select('median').updateMask(i_rh98_6k_19to23_med.gte(3).and( i_rh98_6k_19to23.select('countf').gte(10))), {min: 1.2, max: 3.2, palette: palettes.matplotlib.viridis[7].reverse()}, 'Median FHD per 6km 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/V1/6KM/gediv002_pavd-max-h_vf_20190417_20230316') Map.addLayer( i_pavdmaxh_19to23.select('mean').updateMask(i_rh98_6k_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)