Оценка первичной продуктивности экосистем по спутниковым данным. 2. Спутниковые данные
Продукты MODIS:
* Gross Primary Productivity 8-Day L4 Global 500 m — MOD17A2/MYD17A2
* Net Primary Production Yearly L4 Global 500 m — MOD17A3/MYD17A3
Периодичность выхода данных GPP — 8 суток, тогда как оценки NPP появляются раз в год. Префикс “MOD” относится к данным прибора MODIS спутника Terra, а “MYD” — к прибору на борту Aqua.
Самые свежие версии данных MOD17/MYD17 находятся поиском по каталогу: https://lpdaac.usgs.gov/product_search/
MOD17/MYD17 в Google Earth Engine: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/tags/gpp
Поскольку спутники Terra и Aqua в ближайшие годы могут сойти с орбиты, возникает вопрос о замене их данных и продолжении ряда наблюдений. Обычно, в качестве кандидата на замену выступают данные прибора VIIRS. В настоящее время продукты VNP17 недоступны, но, судя по публикациям, вскоре они должны появиться.
Зато доступны продукты Dry Matter Productivity, опирающиеся на данные Sentinel-3. Они доступны в двух видах — собственно Dry Matter Productivity (DMP) и Gross Dry Matter Productivity (GDMP). Оба продукта имеют разрешение 300 метров и периодичность 10 суток.
Общая продуктивность сухого вещества (GDMP) представляет собой скорость роста сухой биомассы без вычета дыхания растений, измеряемую в килограммах на гектар за сутки. Это аналог продуктов MODIS GPP, использующий другие единицы измерения.
Соответственно, продукт DMP представляет собой аналог MODIS NPP, но более далекий, так как изменения в нем затронули алгоритм расчета. Дело в том, что валовая первичная продукция GPP достаточно просто оценивается по данным спутниковых наблюдений, а вот про дыхание растений такого сказать нельзя. Соответственно для расчета NPP в разных продуктах используются разные подходы. В отличие от MODIS NPP, расчет DMP крайне прост:
DMP = 0.5 * GDMP.
Благодаря этому DMP считается каждые 10 суток, а не раз в году, как MODIS NPP. Как это скажется на точности неизвестно, но продукт предполагается использовать в задачах сельского хозяйства, а там без частых обновлений данных не обойтись.
#основы #климат #sentinel3 #NPP
Продукты MODIS:
* Gross Primary Productivity 8-Day L4 Global 500 m — MOD17A2/MYD17A2
* Net Primary Production Yearly L4 Global 500 m — MOD17A3/MYD17A3
Периодичность выхода данных GPP — 8 суток, тогда как оценки NPP появляются раз в год. Префикс “MOD” относится к данным прибора MODIS спутника Terra, а “MYD” — к прибору на борту Aqua.
Самые свежие версии данных MOD17/MYD17 находятся поиском по каталогу: https://lpdaac.usgs.gov/product_search/
MOD17/MYD17 в Google Earth Engine: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/tags/gpp
Поскольку спутники Terra и Aqua в ближайшие годы могут сойти с орбиты, возникает вопрос о замене их данных и продолжении ряда наблюдений. Обычно, в качестве кандидата на замену выступают данные прибора VIIRS. В настоящее время продукты VNP17 недоступны, но, судя по публикациям, вскоре они должны появиться.
Зато доступны продукты Dry Matter Productivity, опирающиеся на данные Sentinel-3. Они доступны в двух видах — собственно Dry Matter Productivity (DMP) и Gross Dry Matter Productivity (GDMP). Оба продукта имеют разрешение 300 метров и периодичность 10 суток.
Общая продуктивность сухого вещества (GDMP) представляет собой скорость роста сухой биомассы без вычета дыхания растений, измеряемую в килограммах на гектар за сутки. Это аналог продуктов MODIS GPP, использующий другие единицы измерения.
Соответственно, продукт DMP представляет собой аналог MODIS NPP, но более далекий, так как изменения в нем затронули алгоритм расчета. Дело в том, что валовая первичная продукция GPP достаточно просто оценивается по данным спутниковых наблюдений, а вот про дыхание растений такого сказать нельзя. Соответственно для расчета NPP в разных продуктах используются разные подходы. В отличие от MODIS NPP, расчет DMP крайне прост:
DMP = 0.5 * GDMP.
Благодаря этому DMP считается каждые 10 суток, а не раз в году, как MODIS NPP. Как это скажется на точности неизвестно, но продукт предполагается использовать в задачах сельского хозяйства, а там без частых обновлений данных не обойтись.
#основы #климат #sentinel3 #NPP
Открыт доступ к данным Sentinel-3 OLCI Level-2 в Copernicus Browser и Sentinel Hub API [ссылка]
Данные Sentinel-3 OLCI Level-2 интегрированы в Copernicus Browser и Sentinel Hub API. Теперь пользователи могут включать данные эти данные в существующие цепочки обработки через Sentinel Hub API и визуализировать продукты “на лету” в Copernicus Browser, что повышает эффективность поиска и анализа данных.
📖 Документация по данным Sentinel-3 OLCI Level-2
📸 Индекс наземного хлорофилла (OTCl) по данным Sentinel-3 OLCI L2
#данные #sentinel3
Данные Sentinel-3 OLCI Level-2 интегрированы в Copernicus Browser и Sentinel Hub API. Теперь пользователи могут включать данные эти данные в существующие цепочки обработки через Sentinel Hub API и визуализировать продукты “на лету” в Copernicus Browser, что повышает эффективность поиска и анализа данных.
📖 Документация по данным Sentinel-3 OLCI Level-2
📸 Индекс наземного хлорофилла (OTCl) по данным Sentinel-3 OLCI L2
#данные #sentinel3