Google Earth Engine——NOAA气候数据记录(CDR)的AVHRR叶面积指数(LAI)和吸收光合有效辐射的部分(FAPAR)数据集包含描述植物冠层和光合活动的衍生值

这篇内容涉及NOAA的气候数据记录,具体是AVHRR叶面积指数(LAI)和吸收光合有效辐射部分(FAPAR)的第四版数据集。数据集每日以0.05°分辨率提供,覆盖全球陆地,但不包括特定区域。已知问题包括时间、纬度和经度的准确性误差。数据集可用于植被覆盖和光合作用研究,且提供了质量控制标志。代码示例展示了如何在特定日期范围内使用该数据集。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

The NOAA Climate Data Record (CDR) of AVHRR Leaf Area Index (LAI) and Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR) dataset contains derived values that characterize the canopy and photosynthetic activity of plants. This dataset is derived from the NOAA AVHRR Surface Reflectance product and is gridded at a resolution of 0.05° on a daily basis. The values are computed globally over land surfaces, but not over bare or very sparsely vegetated areas, permanent ice or snow, permanent wetland, urban areas, or water bodies.

Known issues with this dataset include:

  • TIMEOFDAY variable contains values that are too large by 1 day

  • Latitude values are not correctly associated with the center of the grid cell, error is < 0.002 degrees

  • Longitude values are not correctly associated with the center of the grid cell, error is < 0.02 degrees

See technical note from the data provider.

NOAA气候数据记录(CDR)的AVHRR叶面积指数(LAI)和吸收光合有效辐射的部分(FAPAR)数据集包含描述植物冠层和光合活动的衍生值。该数据集来自NOAA AVHRR表面反射产品,并以0.05°的分辨率按日进行网格化。这些数值是在全球范围内计算的,但不包括光秃秃的或植被非常稀少的地区、永久的冰或雪、永久的湿地、城市地区或水体。

这个数据集的已知问题包括。

TIMEOFDAY变量所包含的数值过大,超过1天。

纬度值与网格单元的中心没有正确关联,误差<0.002度

经度值与网格单元的中心没有正确关联,误差< 0.02度

见数据提供者的技术说明。

Resolution

5566 meters

Bands Table

NameDescriptionMin*Max*Scale
LAILeaf area index062050.001
FAPARFraction of absorbed photosynthetic active radiation08960.001
QAQuality control bit flags0
QA Bitmask
  • Bits 0-1: Quality control
    • 0: Ok
    • 1: Input flags as cloudy
    • 2: Invalid input
    • 3: Output out of range
  • Bits 2-4: Associated class
    • 1: Needleleaf forest
    • 2: Broadleaf forest
    • 4: Grassland & croplands & non vegetated
    • 5: Evergreen broadleaf forest
    • 6: Water
  • Bit 5: BRDF corrected
    • 0: No
    • 1: Yes
  • Bits 6-7: Polygon test
    • 0: In polygon
    • 1: Not in polygon
    • 2: Not tested (water/cloudy)

* = Values are estimated

CLOSEIMPORT

影像属性:

NameTypeDescription
statusString'provisional' or 'permanent'

引用:

The NOAA CDR Program’s official distribution point for CDRs is NOAA’s National Climatic Data Center which provides sustained, open access and active data management of the CDR packages and related information in keeping with the United States’ open data policies and practices as described in the President's Memorandum on "Open Data Policy" and pursuant to the Executive Order of May 9, 2013, "Making Open and Machine Readable the New Default for Government Information". In line with these policies, the CDR data sets are nonproprietary, publicly available, and no restrictions are placed upon their use. For more information, see the Fair Use of NOAA's CDR Data Sets, Algorithms and Documentation pdf.

Martin Claverie, Eric Vermote, and NOAA CDR Program (2014): NOAA Climate Data Record (CDR) of Leaf Area Index (LAI) and Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR), Version 4. [indicate subset used]. NOAA National Climatic Data Center. doi:10.7289/V5M043BX

代码:

var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/CDR/AVHRR/LAI_FAPAR/V4')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-02-01', '2018-03-01'));
var leafAreaIndex = dataset.select('LAI');
var leafAreaIndexVis = {
  min: 0.0,
  max: 4000.0,
  palette: ['3b0200', '977705', 'ca9f06', 'ffca09', '006a03', '003b02'],
};
Map.setCenter(20, 24.5, 2);
Map.addLayer(leafAreaIndex, leafAreaIndexVis, 'Leaf Area Index');

代码:

var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/CDR/AVHRR/LAI_FAPAR/V5')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-02-01', '2018-03-01'));
var leafAreaIndex = dataset.select('LAI');
var leafAreaIndexVis = {
  min: 0.0,
  max: 4000.0,
  palette: ['3b0200', '977705', 'ca9f06', 'ffca09', '006a03', '003b02'],
};
Map.setCenter(20, 24.5, 2);
Map.addLayer(leafAreaIndex, leafAreaIndexVis, 'Leaf Area Index');

 

### 湿地植被遥感参数的学术统称 湿地植被遥感参数通常被归纳为一系列反映植物生理特性生长状态的关键变量。这些参数包括但不限于FAPAR光合有效辐射吸收比例)、FVC(植被覆盖度)、LAI叶面积指数)、CCC(氯含量)以及CWC(水分含量)。在学术研究中,这类参数常被称为 **植被生态参量** 或 **植被遥感反演指标**。 #### 定义与分类 1. **植被生态参量** 是指通过遥感技术获取的一系列用于描述植被物理特性、生化组成及其动态变化的数据集[^1]。 2. 这些参数可以进一步分为两类: - 物理结构类:如FVCLAI,主要表征植被的空间分布特征及几何属性[^3]。 - 生物化学类:如FAPAR、CCCCWC,侧重于揭示植被内部物质成分及其代谢活动的信息[^4]。 以下是各参数的具体含义: - **FAPAR(Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation)**: 表示植被吸收光合有效辐射的比例,是评估植被生产力的重要指标之一。 - **FVC(Fractional Vegetation Cover)**: 即植被覆盖度,定义为植被垂直投影面积占总地面面积的比例,广泛应用于生态环境监测等领域。 - **LAI(Leaf Area Index)**: 叶面积指数,表示单位土地表面上方叶片总面积的数量级大小,直接影响能量交换过程。 - **CCC(Canopy Chlorophyll Content)**: 叶绿素浓度,反映了植物健康状况并影响碳固定能力。 - **CWC(Canopy Water Content)**: 含水量,不仅关系到蒸腾作用强度还可能指示干旱胁迫情况。 以上提到的各项指标共同构成了湿地生态系统研究中的核心要素体系,在实际操作过程中可通过特定算法模型基于多源遥感影像实现其定量提取[^2]。 ```python import ee # 初始化 Google Earth Engine API ee.Initialize() def calculate_fvc(image): """ 计算单景图像上的植被覆盖率 """ ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI') fvc = ndvi.expression( '(ndvi - ndvi_min) / (ndvi_max - ndvi_min)', { 'ndvi': ndvi, 'ndvi_min': 0.2, # 假设最小阈 'ndvi_max': 0.8 # 假设最大阈 } ).clamp(0, 1).rename('FVC') return image.addBands(fvc) # 加载 Landsat 数据集作为示范输入 dataset = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA").filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').mean() result = calculate_fvc(dataset) print(result.bandNames().getInfo()) ``` 上述代码片段展示了如何利用Google Earth Engine平台来估算某区域内的平均FVC
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