সেনা এট আল দ্বারা অপারেশনাল সরলীকৃত সারফেস এনার্জি ব্যালেন্স (SSEBop) মডেল। (2013, 2017) স্যাটেলাইট সাইক্রোমেট্রি (সেনা 2018) এর নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে প্রকৃত ET অনুমান করার জন্য একটি তাপ-ভিত্তিক সরলীকৃত পৃষ্ঠ শক্তি মডেল। OpenET SSEBop বাস্তবায়ন ল্যান্ডস্যাট (সংগ্রহ 2 স্তর-2 বিজ্ঞান পণ্য) থেকে ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা (Ts) ব্যবহার করে মূল মডেল পরামিতিগুলির সাথে (ঠান্ডা/ওয়েট-বাল্ব রেফারেন্স, Tc, এবং পৃষ্ঠের সাইক্রোমেট্রিক ধ্রুবক, 1/dT) পর্যবেক্ষণ করা পৃষ্ঠের তাপমাত্রার সংমিশ্রণ থেকে উদ্ভূত, স্বাভাবিক পার্থক্য উদ্ভিদের গড় পার্থক্য (ডিভিআইডিভিআই)। (1980-2017) ডেমেট থেকে দৈনিক সর্বোচ্চ বায়ু তাপমাত্রা (Ta, 1-কিমি), এবং ERA-5 থেকে নেট বিকিরণ ডেটা। এই মডেল বাস্তবায়নটি মধ্যবর্তী এবং সমষ্টিগত উভয় ইটি ফলাফল তৈরি করার সময় মূল SSEBop ET ফাংশন এবং অ্যালগরিদমগুলিকে একসাথে সংযুক্ত করার জন্য Google আর্থ ইঞ্জিন প্রক্রিয়াকরণ কাঠামো ব্যবহার করে। CONUS (Senay et al., 2022) জুড়ে SSEBop মডেলের একটি বিশদ অধ্যয়ন এবং মূল্যায়ন বিস্তৃত স্কেলে জলের ভারসাম্য প্রয়োগের জন্য ক্লাউড বাস্তবায়ন এবং মূল্যায়ন উভয়ই জানায়। উল্লেখযোগ্য মডেল (v0.2.6) বর্ধিতকরণ এবং পূর্ববর্তী সংস্করণগুলির তুলনায় কার্যকারিতাগুলির মধ্যে রয়েছে Landsat 9 (সেপ্টেম্বর 2021 থেকে চালু হয়েছে), গ্লোবাল মডেল এক্সটেনসিবিলিটি, এবং SSEBop-এর উন্নত প্যারামিটারাইজেশন ফ্যানো (ফোর্সিং অ্যান্ড নর্মালাইজিং অপারেশন) ব্যবহার করে ET ভালভাবে অনুমান করার জন্য সমস্ত ল্যান্ডস্কেপ এবং সমস্ত ঋতুতে ET কে ভালভাবে অনুমান করার জন্য, একটি মডেল নির্বিশেষে vedencc দ্বারা কভার করা। নন-ক্যালিব্রেশন অঞ্চলে Tc-এর এক্সট্রাপোলেশন এড়ানো।
Senay, GB, Parrish, GE, Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko, O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. and Ji, L., 2023. ইমপ্রুভিং দ্য অপারেশনাল সরলীকৃত সারফেস এনার্জি ব্যালেন্স এবং নর্মাল ট্রান্সিং ও নর্মাল ট্রান্সিং মোডেল ট্রান্সিং। রিমোট সেন্সিং, 15(1), p.260। doi:10.3390/rs15010260
Senay, GB, Bohms, S., Singh, RK, Gowda, PH, Velpuri, NM, Alemu, H. and Verdin, JP, 2013. রিমোট সেন্সিং এবং আবহাওয়া ডেটাসেট ব্যবহার করে অপারেশনাল ইভাপোট্রান্সপিরেশন ম্যাপিং: SSEB পদ্ধতির জন্য একটি নতুন প্যারামিটারাইজেশন। JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, GB, Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, NM এবং Singh, RK, 2017. দক্ষিণ-পশ্চিম মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ঐতিহাসিক ল্যান্ডস্যাট ডেটা (1984-2014) ব্যবহার করে স্যাটেলাইট-ভিত্তিক জল ব্যবহার গতিবিদ্যা। রিমোট সেন্সিং অফ এনভায়রনমেন্ট, 202, pp.98-112। doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, GB, 2018. স্যাটেলাইট সাইক্রোমেট্রিক ফর্মুলেশন অফ দ্য অপারেশনাল সিম্পলিফাইড সারফেস এনার্জি ব্যালেন্স (SSEBop) মডেল বাষ্পীভবন পরিমাপ এবং ম্যাপিংয়ের জন্য। অ্যাপ্লাইড ইঞ্জিনিয়ারিং ইন এগ্রিকালচার, 34(3), pp.555-566। doi:10.13031/aea.12614
Senay, GB, Friedrichs, M., Morton, C., Parrish, GE, Schauer, M., Khand, K., Kagone, S., Boiko, O. এবং Huntington, J., 2022. বিপর্যস্ত মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জন্য Landsat ব্যবহার করে প্রকৃত বাষ্পীভবনের ম্যাপিং: Google Earth এবং SSEB Engine-এর মডেল হিসেবে এসএসইবি বাস্তবায়ন রিমোট সেন্সিং অফ এনভায়রনমেন্ট, 275, p.113011। doi:10.1016/j.rse.2022.113011
অপারেশনাল সরলীকৃত সারফেস এনার্জি ব্যালেন্স (SSEBop) সেনা এট আল দ্বারা অপারেশনাল সরলীকৃত সারফেস এনার্জি ব্যালেন্স (SSEBop) মডেল। (2013, 2017) স্যাটেলাইট সাইক্রোমেট্রি (সেনা 2018) এর নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে প্রকৃত ET অনুমান করার জন্য একটি তাপ-ভিত্তিক সরলীকৃত পৃষ্ঠ শক্তি মডেল। OpenET SSEBop বাস্তবায়ন ভূমি পৃষ্ঠের তাপমাত্রা (Ts) ব্যবহার করে ...
OpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0, বাষ্পীভবন, গ্রিডমেট থেকে প্রাপ্ত, ল্যান্ডস্যাট থেকে প্রাপ্ত, মাসিক, ওপেনেট, জল, জল-বাষ্প
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe OpenET SSEBop dataset provides monthly evapotranspiration (ET) estimates for the contiguous United States (CONUS) from 2008 to 2023.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt leverages the Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model, utilizing Landsat and GRIDMET data for calculations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset offers 30-meter resolution imagery with bands representing ET values and the number of cloud-free observations used in the estimation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is freely available under the CC-BY-4.0 license and is accessible through the Google Earth Engine platform.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOpenET SSEBop is extensively documented with publications detailing its methodology, validation, and applications in water balance studies.\u003c/p\u003e\n"]]],["The dataset provides monthly evapotranspiration (ET) estimates from the Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model, covering 1999-10-01 to 2023-12-01. The model, implemented by OpenET, uses Landsat surface temperature data and other sources to derive actual ET. Key improvements include Landsat 9 compatibility, global model extension, and enhanced parameterization for better ET estimation across landscapes. Users can access the data via Google Earth Engine, with a 30-meter pixel size. Data, provided by [OpenET, Inc.](https://openetdata.org/), is under CC-BY-4.0.\n"],null,["# OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0\n\nDataset Availability\n: 1999-10-01T00:00:00Z--2024-12-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [OpenET, Inc.](https://openetdata.org/)\n\nCadence\n: 1 Month\n\nTags\n:\n[evapotranspiration](/earth-engine/datasets/tags/evapotranspiration) [gridmet-derived](/earth-engine/datasets/tags/gridmet-derived) [landsat-derived](/earth-engine/datasets/tags/landsat-derived) [monthly](/earth-engine/datasets/tags/monthly) [openet](/earth-engine/datasets/tags/openet) [water](/earth-engine/datasets/tags/water) [water-vapor](/earth-engine/datasets/tags/water-vapor) \n\n#### Description\n\nOperational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop)\n\nThe Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model by Senay\net al. (2013, 2017) is a thermal-based simplified surface energy model for\nestimating actual ET based on the principles of satellite psychrometry\n(Senay 2018). The OpenET SSEBop implementation uses land surface temperature\n(Ts) from Landsat (Collection 2 Level-2 Science Products) with key model\nparameters (cold/wet-bulb reference, Tc, and surface psychrometric\nconstant, 1/dT) derived from a combination of observed surface temperature,\nnormalized difference vegetation index (NDVI), climatological average\n(1980-2017) daily maximum air temperature (Ta, 1-km) from Daymet, and\nnet radiation data from ERA-5. This model implementation uses the Google\nEarth Engine processing framework for connecting key SSEBop ET functions\nand algorithms together when generating both intermediate and aggregated ET\nresults. A detailed study and evaluation of the SSEBop model across CONUS\n(Senay et al., 2022) informs both cloud implementation and assessment for\nwater balance applications at broad scales. Notable model (v0.2.6)\nenhancements and performance against previous versions include additional\ncompatibility with Landsat 9 (launched Sep 2021), global model\nextensibility, and improved parameterization of SSEBop using\nFANO (Forcing and Normalizing Operation) to better estimate ET\nin all landscapes and all seasons regardless of vegetation cover density,\nthereby improving model accuracy by avoiding extrapolation of Tc to\nnon-calibration regions.\n\n[Additional information](https://openetdata.org/methodologies/)\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n30 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Pixel Size | Description |\n|---------|-------|------------|-----------------------------|\n| `et` | mm | meters | SSEBop ET value |\n| `count` | count | meters | Number of cloud free values |\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|-----------------------|--------|----------------------------------------------------------------------------------------------|\n| build_date | STRING | Date assets were built |\n| cloud_cover_max | DOUBLE | Maximum CLOUD_COVER_LAND percent value for Landsat images included in interpolation |\n| collections | STRING | List of Landsat collections for Landsat images included in the interpolation |\n| core_version | STRING | OpenET core library version |\n| end_date | STRING | End date of month |\n| et_reference_band | STRING | Band in et_reference_source that contains the daily reference ET data |\n| et_reference_resample | STRING | Spatial interpolation mode to resample daily reference ET data |\n| et_reference_source | STRING | Collection ID for the daily reference ET data |\n| interp_days | DOUBLE | Maximum number of days before and after each image date to include in interpolation |\n| interp_method | STRING | Method used to interpolate between Landsat model estimates |\n| interp_source_count | DOUBLE | Number of available images in the interpolation source image collection for the target month |\n| mgrs_tile | STRING | MGRS grid zone ID |\n| model_name | STRING | OpenET model name |\n| model_version | STRING | OpenET model version |\n| scale_factor_count | DOUBLE | Scaling factor that should be applied to the count band |\n| scale_factor_et | DOUBLE | Scaling factor that should be applied to the et band |\n| start_date | STRING | Start date of month |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko,\n O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. and Ji, L., 2023. Improving the\n Operational Simplified Surface Energy Balance Evapotranspiration Model Using\n the Forcing and Normalizing Operation. Remote Sensing, 15(1), p.260.\n [doi:10.3390/rs15010260](https://doi.org/10.3390/rs15010260)\n- Senay, G.B., Bohms, S., Singh, R.K., Gowda, P.H., Velpuri, N.M., Alemu,\n H. and Verdin, J.P., 2013. Operational evapotranspiration mapping using\n remote sensing and weather datasets: A new parameterization for the SSEB\n approach. JAWRA Journal of the American Water Resources Association,\n 49(3), pp.577-591.\n [doi:10.1111/jawr.12057](https://doi.org/10.1111/jawr.12057)\n- Senay, G.B., Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, N.M. and Singh, R.K.,\n 2017. Satellite-based water use dynamics using historical Landsat data\n (1984--2014) in the southwestern United States. Remote Sensing of\n Environment, 202, pp.98-112.\n [doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c](https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.05.005)\n- Senay, G.B., 2018. Satellite psychrometric formulation of the\n Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model for\n quantifying and mapping evapotranspiration. Applied Engineering in\n Agriculture, 34(3), pp.555-566.\n [doi:10.13031/aea.12614](https://doi.org/10.13031/aea.12614)\n- Senay, G.B., Friedrichs, M., Morton, C., Parrish, G.E., Schauer, M.,\n Khand, K., Kagone, S., Boiko, O. and Huntington, J., 2022. Mapping\n actual evapotranspiration using Landsat for the conterminous United\n States: Google Earth Engine implementation and assessment of the SSEBop\n model. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011.\n [doi:10.1016/j.rse.2022.113011](https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113011)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.3390/rs15010260\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('OpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0')\n .filterDate('2020-01-01', '2021-01-01');\n\n// Compute the annual evapotranspiration (ET) as the sum of the monthly ET\n// images for the year.\nvar et = dataset.select('et').sum();\n\nvar visualization = {\n min: 0,\n max: 1400,\n palette: [\n '9e6212', 'ac7d1d', 'ba9829', 'c8b434', 'd6cf40', 'bed44b', '9fcb51',\n '80c256', '61b95c', '42b062', '45b677', '49bc8d', '4dc2a2', '51c8b8',\n '55cece', '4db4ba', '459aa7', '3d8094', '356681', '2d4c6e',\n ]\n};\n\nMap.setCenter(-100, 38, 5);\n\nMap.addLayer(et, visualization, 'OpenET SSEBop Annual ET');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/OpenET/OpenET_SSEBOP_CONUS_GRIDMET_MONTHLY_v2_0) \n[OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0](/earth-engine/datasets/catalog/OpenET_SSEBOP_CONUS_GRIDMET_MONTHLY_v2_0) \nOperational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) The Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model by Senay et al. (2013, 2017) is a thermal-based simplified surface energy model for estimating actual ET based on the principles of satellite psychrometry (Senay 2018). The OpenET SSEBop implementation uses land surface temperature (Ts) from ... \nOpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0, evapotranspiration,gridmet-derived,landsat-derived,monthly,openet,water,water-vapor \n1999-10-01T00:00:00Z/2024-12-01T00:00:00Z \n25 -126 50 -66 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.3390/rs15010260](https://doi.org/https://openetdata.org/)\n- [https://doi.org/10.3390/rs15010260](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/OpenET_SSEBOP_CONUS_GRIDMET_MONTHLY_v2_0)"]]
