###TITEL_ICDC###

ESA-CCI Bodenfeuchte v04

Zugang

UNEINGESCHRÄNKT

Dieser Datensatz ist nur für eine eingeschränkte Nutzergruppe verfügbar, bitte wenden Sie sich an uns, wenn Sie auf diese Daten zugreifen möchten.

EINGESCHRÄNKT nur im CEN/MPI Netzwerk bzw. mit CliSAP-Login zugreifbar Was heißt das?

Daten ansehen via LAS

Daten nutzen via OPeNDAP

Datenzugriff via Filesystem /data/icdc/land/esa_cci_soilmoisture

Kommentar: Es gibt sehr viele Datenlücken und die Qualitätskennzahlen sind noch nicht überall eindeutig. Trotzdem ein einzigartiger Datensatz.

 

Beschreibung

Im ESA-CCI Soil Moisture ECV Projekt wurde ein einzigartiger 40-Jahre langer Datensatz der Bodenfeuchte generiert. Dieser stützt sich auf Daten von satellitengestützten Rückstreumessungen im C-Band (ERS-1/2 AMI scatterometer, MetOp Advanced Scatterometer) und Mehrfrequenzmessungen der Strahlungstemperatur im Mikrowellenbereich (SMOS, SMMR, SSM/I, TMI, AMSR-E, Windsat, AMSR2).

Für den hier angebotenen komplett neu reprozessierten Datensatz, v04.4, sind nicht die ursprünglichen Daten (Rückstreukoeffizienten, Strahlungstemperaturen, also sogenannte Level-1 Daten) verwendet worden sondern fertig produzierte Bodenfeuchtedaten (Level 2) sind kombiniert worden. Ein Datenstrang besteht aus Bodenfeuchtedaten aus Rückstreumessungen (C-Band Scatterometer, siehe oben) (ATBD für die aktiven MW Sensoren); der zweite Datenstrang beinhaltet Bodenfeuchtedaten aus Mikrowellenradiometrie (ATBD für die passiven MW Sensoren). Die verfügbaren Datenprodukte beider Stränge werden direkt miteinander kombiniert, zusammen mit einer fundierten Abschätzung der Unsicherheit (ATBD für Datensatzkombination). Dieser Ansatz zieht bestmöglichen Nutzen aus den bestehenden Level-2 Produkt Berechnungsverfahren und -services bei der ESA, EUMETSAT, NASA, JAXA, etc. für die jeweiligen Satelliten und Sensoren. Die oben genannten Datenstränge werden zusätzlich in zwei separaten Produkten zusammen mit dem kombinierten Produkt angeboten. In der Executive Summary finden sich die maßgeblichen Änderungen von v04.4 gegenüber Vorgängerversionen wie z. B. v04.2 und v03.2.

Mehr Information über einige der Berechnungsverfahren finden Sie auf unseren Webseiten zur ASCAT Bodenfeuchte, und AMSR-E Bodenfeuchte, SMOS Bodenfeuchte, sowie in den Dokumentationen zum Datensatz von der ESA:  http://www.esa-soilmoisture-cci.org/.

Wir ermuntern AUSDRÜCKLICH dazu sich unter http://www.esa-soilmoisture-cci.org/ zu registrieren, um rechtzeitig auf Datensatzaktualsisierungen hingewiesen zu werden.

Wir bieten nur den "COMBINED" Datensatz v04.4 mit täglicher Auflösung an. Die Datensätze "ACTIVE" und "PASSIVE" sind ggfs. auf Anfrage erhältlich.

Letzte Aktualisierung des Datensatzes am ICDC: 18. April 2019.

To top

Parameter

Name Einheit Kommentar
Bodenfeuchte m³ / m³ 0 ... 1
Fehler der Bodenfeuchte m³ / m³ 0 ... 1
Tag/Nacht-Kennzahl -- 0,1,2,3 = keine Daten, Tag, Nacht, Tag+Nacht
Kennzahl bzgl. Datenlücken -- 0 ... 8; 16 ... 23 (0 = Beste Qualität)
Kennzahl benutztes Frequenzband -- 0 ... 130 (L bis Ka-Band, einzelne Bänder & Kombinationen)
Kennzahl Satellitenorbit -- 0,1,2,3 = keine Daten, aussteigend, absteigend, beides
Kennzahl Sensor -- 0 ... 864 (einzelne Sensoen & Kombinationen)
Zeit Tage seit 1970-01-01, 00 UTC h

To top

Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung

Zeitraum und zeitliche Auflösung: 

  • 01-11-1978 bis 30-06-2018
  • Täglich

Räumliche Abdeckung und Auflösung:

  • Global
  • Räumliche Auflösung: 0.25° x 0.25°, kartesisches Gitter
  • Geographische Breite: 89.875°S bis 89.875°N
  • Geographische Länge: 179.875°W bis 179.875°E
  • Dimension: 720 Zeilen x 1440 Spalten
  • Höhe: Terrain folgend

Format:

  • NetCDF

To top

Datenqualität

Jede Datei des Datensatz enthält eine Unsicherheitsabschätzung und einen Satz Qualitätskennzahlen; zusätzlich wird angegeben Daten welcher Sensor / welche Sensoren benutzt wurden (siehe Parameter).

Generall problematisch sind Gebiete mit ausgeprägter Topographie, stehendes Wasser und Gebiete dichter Vegetation. Für Gebiete mit Schneebedeckung und/oder gefrorenem Boden ist die Ableitung der Bodenfeuchte nicht möglich.

Der vorliegende Datensatz hat darüber hinaus große Lücken. Diese stammen von den Gebieten, die während des vorliegenden Tages nicht von einem der verwendeten Satelliten überflogen worden sind.

Für Details zu den Fehlern, der Validation und für Vergleichsstudien empfehlen wir die Referenzen bzw. die Artikel unter "Datenzitat" (siehe unten).

Nutzer sollten sich darüber im Klaren sein, dass es sich hier um ein Produkt handelt für das Daten vieler verschiedener Sensoren verwendet worden sind. Deren unterschiedliche Aufnahmecharakteristiken und Abdeckungen sowie die underschiedliche "Reife" der Bodenfeuchte-Retrievalalgorithmen können Inkonsistenzen im Datensatz hervorrufen.

Nutzer erhalten auf Anfrage auch die zusätzlich zur Verfügung gestellten Datensätze über "Topographic Complexity", "Wetland Fraction", "Vegetation Optical Depth Mean" und "Soil Porosity" sowie eine separate Landmaske (alle im netCDF-Format).

To top

Kontaktperson

Vienna University of Technology, Austria
VU University Amsterdam, The Netherlands
E-Mail: ecv_sm_contact (at) ipf.tuwien.ac.at

Richard Kidd
Vienna University of Technology
Vienna, Austria
E-Mail: richard.kidd (at) geo.tuwien.ac.at

Stefan Kern
ICDC / CEN / Universität Hamburg
E-Mail: stefan.kern (at) uni-hamburg.de

To top

Referenzen

Wir empfehlen regelmäßig die Webseite http://www.esa-soilmoisture-cci.orgnach aktualisierten Information / Dokumentationen zu überprüfen.

Algorithm Theoretical Basis Documents:

Peer-reviewed literature:

  • Gruber, A., et al., 2017, Triple collocation-based merging of satellite soil moisture retrievals. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1-13.
  • Dorigo, W. A., et al., 2017, ESA CCI Soil Moisture for improved Earth system understanding: State-of-the art and future directions, Remote Sensing of Environment. doi.org/10.1016/j.rse.2017.07.001.
  • Dorigo, W. A., et al., 2015, Evaluation of the ESA CCI soil moisture product using ground-based observations, Remote Sensing of Environment, 162, 380-395, doi:10.1016/j.rse.2014.07.023.
  • Zeng, J., et al., 2015, Evaluation of Remotely Sensed and Reanalysis Soil Moisture Products over the Tibetan Plateau using in situ Observations, Remote Sensing of Environment, 163, 91-110, doi:10.1016/j.rse.2015.03.008.
  • Jing, W., et al., 2018, A comparison of ECV and SMOS soil moisture products based on OzNet monitoring network, Remote Sensing, 10(5), 703, doi:10.3390/rs10050703.

To top

Datenzitat

Bitte die folgenden 3 Referenzen verwenden:

  • Dorigo, W. A., et al., 2017, ESA CCI Soil Moisture for improved Earth system understanding: State-of-the art and future directions, Remote Sensing of Environment, 203, 185-215, 2017, doi:10.1016/j.rse.2017.07.001.
  • Gruber, A., et al., 2017, Triple Collocation-Based Merging of Satellite Soil Moisture Retrievals, Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(12), 1-13. doi:10.1109/TGRS.2017.2734070.
  • Liu, Y. Y., et al., 2012, Trend-preserving blending of passive and active microwave soil moisture retrievals, Remote Sensing of Environment, 123, 280-297.

und ICDC (http://icdc.cen.uni-hamburg.de) in den Acknowledgements aufführen.

To top

###BACKLINK###     ###TOPLINK###    
Print