geeSEBAL-MODIS 0-02 版蒸散(ET)产品是以 500 米像素分辨率制作的 8 天产品。蒸散发计算算法基于 SEBAL 模型和粮农组织彭曼-蒙蒂斯方程,其中包括每日气象再分析数据输入以及 MODIS 遥感数据产品,如植被特性动态、反照率、土地覆被和地表温度(LST)。前言 – 人工智能教程 图层的像素值是该时段内所有 8 天的...
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【摘要】 geeSEBAL-MODIS 南美洲大陆尺度蒸散发产品geeSEBAL-MODIS 0-02 版蒸散(ET)产品是以 500 米像素分辨率制作的 8 天产品。蒸散发计算算法基于 SEBAL 模型和粮农组织彭曼-蒙蒂斯方程,其中包括每日气象再分析数据输入以及 MODIS 遥感数据产品,如植被特性动态、反照率、土地覆被和地表温度(LST)。https:...
Processing 132 Landsat cloud free images and using adjusted quantiles, we found a root mean square error (RMSE) of 0.91mm d 1 and a coefficient of determination (R) of 0.82 with geeSEBAL driven by meteorological measurements. Using the pre-defined quantiles, we found an RMSE of 1.16mm d ...
Modeled ETa was overestimated at high water atmospheric demand.The geeSEBAL showed to be able to improve irrigation management for sugarcane in Brazil without using any ground data.doi:10.1016/j.agwat.2022.107965I.Z. GonalvesUniversity of São Paulo (USP), “Luiz de Queiroz” College of ...
The geeSEBAL model is increasingly being used to estimate ETa using high-resolution remote-sensing data (Landsat 4/5/7/8). However, due to surface heterogeneity, there is significant uncertainty. By optimizing the quantile values of the reverse-modelling automatic calibration algorithm (CIMEC) ...
The evaluation of GeeSEBAL against lysimetric data, by metrics such as R 2 , RMSE, MAE, NSE, and NRMSE, yielded values of 0.94, 0.98, 0.07, 0.86, and 0.62, respectively. Those findings underscore the importance of GeeSEBAL for estimating wheat ET in regions with limited data availability....