全球土地的叶子性状估计数据集
全球土地造型的叶子性状估计
在生物体层面,植物性状是可测量的形态学、解剖学、生理学和物候学特征,可以影响个体的建立、健身和生存。这些可测量的特征为解释全球碳、水、能量通量和生物多样性的长期(如年度)模式提供了基本信息。我们提供了唯一的基于遥感的全球1公里空间分辨率的叶片特征图。特别是,我们提出了特定叶面积(SLA)、叶干物质含量(LDMC)、每干重叶氮含量(LNC)和每干重叶磷含量(LPC)的全球地图。该方法结合了MODIS和Landsat数据、气候学数据(Worldclim)、最大的性状数据库(TRY)和机器学习算法。
下图是我们提供性状估计的方法流程图。编号框表示方法的三个主要部分:(1)填补性状数据库的空白;(2)计算具有附近性状观测数据的MODIS像素在冠层的群落加权平均性状值;(3)将CWMs空间化为500米分辨率的全球性状图。
关于该方法的全部信息可以在这里找到。用户还可以在GEE中使用以下应用程序来探索数据集。
该数据也有两种空间分辨率,3公里和1公里。它可以从这些链接1,2下载。
关于v3的其他信息¶。
3.0版的处理链可以防止外推,并使用更新的分类性状表。为了防止外推,这个更新版本的处理链使用随机森林算法(RF)与代用品来估计性状值。带代用物的随机森林算法允许在输入数据的凸壳内获得模型的集合,以进行预测。此外,使用最新的和更广泛的分类性状表可以增加训练样本量以产生地图。
参考文献
Earth Engine Snippet
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Curated by: Alvaro Moreno-Martínez, Gustau Camps-Valls, Jens Kattge, Nathaniel Robinson, Markus Reichstein, Peter van Bodegom, Josep Peñuelas, Brady Allred, Steve W. Running
Curated copy in GEE by: Samapriya Roy
Keywords: Plant traits, Machine learning, Remote sensing, Plant ecology, Climate, MODIS, Landsat
Last updated: Nov 2021
Last updated in GEE: 2022-12-18
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