
- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
- Nhà cung cấp tập dữ liệu
- NASA GSFC
- Tần suất
- 3 ngày
- Thẻ
Mô tả
Dữ liệu độ ẩm đất toàn cầu được tăng cường của NASA-USDA cung cấp thông tin về độ ẩm đất trên toàn cầu ở độ phân giải không gian 10 km. Tập dữ liệu này bao gồm: bề mặt, dưới bề mặt, độ ẩm của đất (mm), hồ sơ độ ẩm của đất (%), điểm bất thường về độ ẩm của đất trên và dưới bề mặt (-).
Tập dữ liệu được tạo bằng cách tích hợp các kết quả quan sát độ ẩm của đất ở Cấp 3 từ vệ tinh (SMAP) vào mô hình Palmer hai lớp đã sửa đổi bằng cách sử dụng phương pháp đồng hoá dữ liệu Bộ lọc Kalman tập hợp (EnKF) 1 chiều. Các điểm bất thường về độ ẩm của đất được tính toán dựa trên khí hậu học của ngày mà bạn quan tâm. Khí hậu học được ước tính dựa trên toàn bộ bản ghi dữ liệu của hoạt động quan sát bằng vệ tinh SMAP và phương pháp cửa sổ di chuyển tập trung vào 31 ngày. Việc đồng hoá các quan sát về độ ẩm của đất từ SMAP giúp cải thiện khả năng dự đoán độ ẩm của đất dựa trên mô hình, đặc biệt là ở những khu vực trên thế giới có ít thiết bị đo đạc và thiếu dữ liệu chất lượng cao về lượng mưa.
Tập dữ liệu này được phát triển bởi Phòng thí nghiệm Khoa học Thuỷ văn tại Trung tâm Chuyến bay Vũ trụ Goddard của NASA, hợp tác với Dịch vụ Nông nghiệp Nước ngoài của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA) và Phòng thí nghiệm Thuỷ văn và Viễn thám của USDA.
Băng tần
Kích thước pixel
10.000 mét
Băng tần
Tên | Đơn vị | Tối thiểu | Tối đa | Kích thước pixel | Mô tả |
---|---|---|---|---|---|
ssm |
mm | 0* | 25,39* | mét | Độ ẩm của đất bề mặt |
susm |
mm | 0* | 274,6* | mét | Độ ẩm của đất dưới bề mặt |
smp |
Phân số | 0* | 1* | mét | Hồ sơ độ ẩm của đất |
ssma |
Không có kích thước | -4* | 4* | mét | Độ bất thường về độ ẩm của đất bề mặt |
susma |
Không có kích thước | -4* | 4* | mét | Độ ẩm bất thường của đất dưới bề mặt |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Tập dữ liệu này thuộc phạm vi công cộng và có thể sử dụng mà không bị hạn chế về việc sử dụng và phân phối. Hãy xem Chính sách về dữ liệu và thông tin khoa học trái đất của NASA để biết thêm thông tin.
Trích dẫn
Sazib, N., J. D. Bolten và I. E. Mladenova. 2021. Tận dụng hệ thống NASA Soil Moisture Active Passive để đánh giá khả năng dễ cháy và các tác động tiềm ẩn đối với Úc và California. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 15: 779-787. doi:10.1109/jstars.2021.3136756
Mladenova, I.E., Bolten, J.D., Crow, W., Sazib, N. và Reynolds, C., 2020. Giám sát hạn hán trong nông nghiệp thông qua việc đồng hoá dữ liệu truy xuất độ ẩm của đất từ SMAP vào một mô hình cân bằng nước trong đất toàn cầu. Mặt trước. Big Data, 3(10). doi:10.3389/fdata.2020.00010
Sazib, N., J. D. Bolten và I. E. Mladenova. 2021. Tận dụng hệ thống NASA Soil Moisture Active Passive để đánh giá khả năng dễ cháy và các tác động tiềm ẩn đối với Úc và California. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 15: 779-787. doi:10.1109/jstars.2021.3136756
Mladenova, I.E., Bolten, J.D., Crow, W.T., Sazib, N., Cosh, M.H., Tucker, C.J. và Reynolds, C., 2019. Đánh giá ứng dụng vận hành của SMAP để giám sát tình trạng hạn hán trong nông nghiệp trên toàn cầu. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(9): 3387-3397. doi:10.1109/JSTARS.2019.2923555
Sazib, N., Mladenova, I., và Bolten, J. (2020). Đánh giá tác động của ENSO đối với nông nghiệp ở Châu Phi bằng cách sử dụng dữ liệu quan sát Trái Đất. Frontiers in Sustainable Food Systems, 4, 188. doi:10.3389/fsufs.2020.509914 Google Scholar
Sazib, N., Mladenova, I. và Bolten, J., 2018. Khai thác Google Earth Engine để đánh giá hạn hán bằng dữ liệu độ ẩm của đất trên toàn cầu. Remote sensing, 10(8): 1265. doi:10.3390/rs10081265
Bolten, J., W.T. Crow, X. Zhan, T.J. Jackson và C.A. Reynolds (2010). Đánh giá tính hữu ích của việc truy xuất độ ẩm của đất từ xa để giám sát hạn hán trong hoạt động nông nghiệp, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 3(1): 57-66. doi:10.1109/JSTARS.2009.2037163 Google Scholar
Bolten, J. và W. T. Crow (2012). Cải thiện khả năng dự đoán tình trạng thảm thực vật gần như toàn cầu bằng cách sử dụng độ ẩm của đất bề mặt được cảm biến từ xa, Geophysical Research Letters, 39: (L19406). [doi:10.1029/2012GL053470][https://doi.org/10.1029/2012GL053470) Google Scholar
Entekhabi, D, Njoku, EG, O'Neill, PE, Kellogg, KH, Crow, WT, Edelstein, WN, Entin, JK, Goodman, SD, Jackson, TJ, Johnson, J, Kimball, J, Piepmeier, JR, Koster, RD, Martin, N, McDonald, KC, Moghaddam, M, Moran, S, Reichle, R, Shi, JC, Spencer, MW, Thurman, SW, Tsang, L & Van Zyl, J (2010). Nhiệm vụ chủ động thụ động về độ ẩm của đất (SMAP), Kỷ yếu của IEEE, 98(5): 704-716. doi:10.1109/JPROC.2010.2043918
I. E. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. Mueller (2017). So sánh độ ẩm của đất, áp suất bay hơi và chỉ số thực vật để ước tính năng suất của ngô và đậu nành ở Hoa Kỳ, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(4): 1328-1343. doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338
O'Neill, P. E., S. Chan, E. G. Njoku, T. Jackson và R. Bindlish (2016). Máy đo bức xạ SMAP L3, Độ ẩm đất hằng ngày trên toàn cầu 36 km, Phiên bản 4. Boulder, Colorado, Hoa Kỳ. Trung tâm lưu trữ chủ động phân tán của Trung tâm dữ liệu về băng và tuyết quốc gia của NASA.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB
DOI
- https://doi.org/10.1029/2012GL053470
- https://doi.org/10.1109/JPROC.2010.2043918
- https://doi.org/10.1109/JSTARS.2009.2037163
- https://doi.org/10.1109/JSTARS.2016.2639338
- https://doi.org/10.1109/JSTARS.2019.2923555
- https://doi.org/10.1109/jstars.2021.3136756
- https://doi.org/10.3389/fsufs.2020.509914
- https://doi.org/10.3390/rs10081265
- https://doi.org/10.5067/ZX7YX2Y2LHEB
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture') .filter(ee.Filter.date('2017-04-01', '2017-04-30')); var soilMoisture = dataset.select('ssm'); var soilMoistureVis = { min: 0.0, max: 28.0, palette: ['0300ff', '418504', 'efff07', 'efff07', 'ff0303'], }; Map.setCenter(-6.746, 46.529, 2); Map.addLayer(soilMoisture, soilMoistureVis, 'Soil Moisture');