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。
| Bands | Band Name | Unit |
|---|---|---|
| b1 | VOD | Unitless |
| b2 | Sensor Flag | Refer to variable description |
| b3 | Processing Flag | Refer to variable description |
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");
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