Google Earth Engine（GEE）——全球长期微波植被光学深度气候档案（VODCA）

全球长期微波植被光学深度气候档案（VODCA） 植被光学深度（VOD）描述了植物对辐射的衰减情况。VOD是频率以及植被含水量的函数，并延伸到生物量。VOD在生物圈研究中有许多可能的应用，如生物量监测、干旱监测、物候学分析或火灾风险管理。我们合并了来自各种空间传感器（SSM/I、TMI、AMSR-E、AMSR2、WindSat）的VOD观测数据，以建立全球长期VOD时间序列。在汇总之前，数据已经按照AMSR-E进行了重新标定，消除了它们之间的系统差异。

有一个C波段（~6.9 GHz，2002 - 2018）、X波段（10.7 GHz，1997 - 2018）和Ku波段（~19 GHz，1987 - 2017）的产品。数据是在0.25度的常规网格上进行全球采样。

VODCA文件中的数据变量：

VOD：无单位，各波段的植被光学深度 sensor_flag：Bit-flag，表示哪个传感器对每个观测的贡献。 值： 1 = AMSR-E 2 = AMSR2 3 = SSM/I F8 4 = SSM/I F11 5 = SSM/I F13 6 = TMI 7 = WindSat processing_flag：表示处理过程中影响观测质量的不正常情况的位标志 值： 0 = 一切正常 10 = 使用 AMSR-2 7.3 GHz 频段，而不是 6.9 GHz 11 = 传感器的比例与TMI相匹配，而不是AMSR-E 12 = 传感器的比例没有时间上的重叠观测值 免责声明：数据集的全部或部分描述是由作者或其作品提供的。

数据集预处理 数据集以压缩的NetCDF文件形式提供，其中包括VOD、传感器标志和处理标志的子数据集。包括子数据集在内的数据集被导出为单独的tif文件，然后按VOD、传感器标志和处理标志的频带顺序进行堆叠。

Dataset citation¶

Moesinger, Leander, Dorigo, Wouter, De Jeu, Richard, Van der Schalie, Robin, Scanlon, Tracy, Teubner, Irene, & Forkel, Matthias. (2019).
The Global Long-term Microwave Vegetation Optical Depth Climate Archive VODCA (1.0) [Data set].
Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.2575599

Paper Citation¶

Moesinger, Leander, Wouter Dorigo, Richard de Jeu, Robin van der Schalie, Tracy Scanlon, Irene Teubner, and Matthias Forkel.
"The global long-term microwave vegetation optical depth climate archive (VODCA)." Earth System Science Data 12, no. 1 (2020): 177-196.

Earth Engine Snippet¶

var cband = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/VODCA/C-BAND");
var kband = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/VODCA/K-BAND");
var xband = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/VODCA/X-BAND");

Sample Code: https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:agriculture-vegetation-forestry/VODCA

License¶

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Created by : Moesinger, Leander, Wouter Dorigo, Richard de Jeu, Robin van der Schalie, Tracy Scanlon, Irene Teubner, and Matthias Forkel

Curated in GEE by: Samapriya Roy

Keywords: VOD, Vegetation Optical Depth, Biomass, Vegetation water content, Microwave Remote Sensing, Biosphere, Time Series, global, vegetation

Last updated : 2023-01-19