- 数据集可用时间
- 2001-01-01T00:00:00Z–2023-02-02T00:00:00Z
- 数据集生产者
- 美国地质调查局地球资源观测与科学中心下属的美国国家航空航天局陆地过程分布式主动存档中心
- 步频
- 8 天
- 标签
说明
MOD16A2 第 6 版蒸散量/潜热通量产品是一种 8 天合成产品,以 500 米像素分辨率生成。MOD16 数据产品集合所用的算法基于 Penman-Monteith 方程的逻辑,其中包括每日气象再分析数据以及 MODIS 遥感数据产品(例如植被属性动态、反照率和土地覆盖)的输入。
两个蒸散量层(ET 和 PET)的像素值是合成期内所有 8 天的总和。两个潜热层(LE 和 PLE)的像素值是合成期内所有 8 天的平均值。请注意,每年的最后一个 8 天周期是 5 天或 6 天的合成周期,具体取决于年份。
根据 数据集文档的“层”部分, 填充值 32761 到 32767 中的类分配可能不准确。 它们不包含在 EE 资产中。
文档:
频段
频段
像素大小:500 米(所有频段)
| 名称 | 单位 | 最小值 | 全速 | 缩放系数 | 像素尺寸 | 说明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ET |
千克/平方米/8 天 | -32767 | 32700 | 0.1 | 500 米 | 总蒸散量 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
LE |
焦耳/平方米/天 | -32767 | 32700 | 10000 | 500 米 | 平均潜热通量 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PET |
千克/平方米/8 天 | -32767 | 32700 | 0.1 | 500 米 | 总潜在蒸散量 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PLE |
焦耳/平方米/天 | -32767 | 32700 | 10000 | 500 米 | 平均潜在潜热通量 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ET_QC |
500 米 | 蒸散量质量控制标志 |
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使用条款
使用条款
通过 LP DAAC 获取的 MODIS 数据和产品在后续使用、销售或再分发方面没有任何限制。
引用
引用:
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DOI
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD16A2') .filter(ee.Filter.date('2018-01-01', '2018-05-01')); var evapotranspiration = dataset.select('ET'); var evapotranspirationVis = { min: 0, max: 300, palette: [ 'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201', '004c00', '011301' ], }; Map.setCenter(6.746, 46.529, 2); Map.addLayer(evapotranspiration, evapotranspirationVis, 'Evapotranspiration');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD16A2').filter( ee.Filter.date('2018-01-01', '2018-05-01') ) evapotranspiration = dataset.select('ET') evapotranspiration_vis = { 'min': 0, 'max': 300, 'palette': [ 'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201', '004c00', '011301', ], } m = geemap.Map() m.set_center(6.746, 46.529, 2) m.add_layer(evapotranspiration, evapotranspiration_vis, 'Evapotranspiration') m