Google Earth Engine(GEE)——GEDI L4B全球地表生物量密度1000m分辨率数据集

简介: Google Earth Engine(GEE)——GEDI L4B全球地表生物量密度1000m分辨率数据集

GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density (Version 2)

这个全球生态系统动态调查(GEDI)L4B产品提供了基于从2019-04-18开始的第19任务周到2021-08-04结束的第138任务周的观测结果的1公里×1公里平均地上生物量密度(AGBD)的估计值。GEDI L4A足迹生物量产品将每个高质量的波形转换为AGBD预测,而L4B产品使用每个1公里单元边界内存在的样本来统计推断平均AGBD。

GEDI L2A矢量数据可以在表集LARSE/GEDI/GEDI02_A_002中找到。

GEDI L2A月度栅格数据可以在图像集LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_MONTHLY中找到。

更多信息请见用户指南。

Dataset Availability

2019-04-18T00:00:00Z - 2021-08-04T00:00:00

Dataset Provider

USFS Laboratory for Applications of Remote Sensing in Ecology (LARSE) NASA GEDI mission, accessed through the USGS LP DAAC

Earth Engine Snippet

ee.Image("LARSE/GEDI/GEDI04_B_002")

Resolution

1000 meters

Bands

Name Units Description
MU Mg ha^-1

Mean aboveground biomass density (MU): Estimated mean AGBD for the 1 km grid cell, including forest and non-forest.

V1

Variance component 1 (V1): Uncertainty in the estimate of mean biomass due to the field-to-GEDI model used in L4A.

V2

Variance component 2 (V2)

  • If Mode of Inference = 1, this is the uncertainty due to GEDI's sampling of the 1 km cell.
  • If Mode of Inference = 2, this is uncertainty owing to the model predicting biomass using wall-to-wall data, calibrated with the L4A footprint product.
SE Mg ha^-1

Mean aboveground biomass density standard error (SE): Standard Error of the mean estimate, combining sampling and modeling uncertainty.

PE Percent

Standard error as a fraction of the estimated mean AGBD (PE). If >100%, the cell values are truncated to 100.

NC

Number of clusters (NC): Number of unique GEDI ground tracks with at least one high-quality waveform intersecting the grid cell.

NS

Number of samples (NS): Total number of high-quality waveforms across all ground tracks within the grid cell.

QF

Quality flag (QF)

  • 0=Outside the GEDI domain
  • 1=Land surface
  • 2=Land surface and meets GEDI mission L1 requirement (Percent standard error <20% or Standard Error < 20 Mg ha-1)
PS

Prediction stratum (PS) determined by plant functional type and continent. PS is associated with an L4A model parameter covariance matrix that contributes to the Model Error Variance (Table 2).

MI

Mode of interference (MI): Method used for a particular cell. Until mission completion, only those cells where hybrid inference is possible will be populated with a mean biomass value.

  • 0=None applied
  • 1=Hybrid Model-Based
  • 2=Generalized Hierarchical Model-Based

代码:

 

var l4b = ee.Image('LARSE/GEDI/GEDI04_B_002')
Map.addLayer(
    l4b.select('MU'),
    {min: 10, max: 250, palette: '440154,414387,2a788e,23a884,7ad151,fde725'},
    'Mean Biomass');
Map.addLayer(
    l4b.select('SE'),
    {min: 10, max: 50, palette: '000004,3b0f6f,8c2981,dd4a69,fe9f6d,fcfdbf'},
    'Standard Error');

Citations:

标准差:

平均生物量:

 


相关文章
|
2月前
|
数据可视化 定位技术 Sentinel
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
【2月更文挑战第9天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,批量下载指定时间范围、空间范围的遥感影像数据(包括Landsat、Sentinel等)的方法~
485 0
如何用Google Earth Engine快速、大量下载遥感影像数据?
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
103 0
|
2月前
GEE——Google dynamic world中在影像导出过程中无法完全导出较大面积影像的解决方案(投影的转换)EPSG:32630和EPSG:4326的区别
GEE——Google dynamic world中在影像导出过程中无法完全导出较大面积影像的解决方案(投影的转换)EPSG:32630和EPSG:4326的区别
41 0
|
1月前
|
存储 编解码 数据可视化
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
【2月更文挑战第14天】本文介绍在谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)中,按照给定的地表分类数据,对每一种不同的地物类型,分别加以全球范围内随机抽样点自动批量选取的方法~
255 0
Google Earth Engine获取随机抽样点并均匀分布在栅格的不同数值区中
|
2月前
|
API Go 网络架构
GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载
GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载
86 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
GEE Colab——初学者福音快速入门 Google Colab(Colaboratory)
GEE Colab——初学者福音快速入门 Google Colab(Colaboratory)
71 3
|
2月前
|
数据处理
Google Earth Engine(GEE)——sentinel-1数据处理过程中出现错误Dictionary does not contain key: bucketMeans
Google Earth Engine(GEE)——sentinel-1数据处理过程中出现错误Dictionary does not contain key: bucketMeans
29 0
|
2月前
|
编解码 人工智能 算法
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
Google Earth Engine——促进森林温室气体报告的全球时间序列数据集
24 0
|
2月前
|
编解码 人工智能 数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
Google Earth Engine(GEE)——全球道路盘查项目全球道路数据库
43 0
|
2月前
|
编解码
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
Open Google Earth Engine(OEEL)——matrixUnit(...)中产生常量影像
21 0

热门文章

最新文章