美国干旱监测四级干旱:中度(D1)、严重(D2)、极度(D3)和异常(D4)

简介: 美国干旱监测(U.S. Drought Monitor)是每周四发布的地图,显示美国各地区的干旱情况。该地图采用五级分类:异常干旱(D0)、中度(D1)、严重(D2)、极度(D3)和异常(D4)。自1999年推出以来,由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心(NDMC)、NOAA和USDA联合制作。网址推荐:- 知识星球:https://wx.zsxq.com/group/48888525452428- 机器学习:https://www.cbedai.net/xg- 慧天干旱监测与预警:https://www.htdrought.com/

简介

美国干旱监测 "是每周四发布的地图,显示美国部分地区的干旱情况。 该地图采用五种分级:异常干旱(D0),显示可能进入或即将摆脱干旱的地区;四级干旱:中度(D1)、严重(D2)、极度(D3)和异常(D4)。 干旱监测仪自 1999 年推出以来,一直由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心 (NDMC)、美国国家海洋与大气管理局 (NOAA) 和美国农业部 (USDA) 联合制作。 内布拉斯加大学林肯分校的 NDMC 负责管理干旱监测网站和相关数据,并向 NOAA、USDA 和其他机构提供地图和数据。 该网站可在 droughtmonitor.unl.edu 免费查阅。

数据集说明
空间信息
Dataset Availability

2000-01-04T00:00:00 -

Dataset Provider

National Drought Mitigation Center

Contact

Contact information not available.

Collection Snippet

Copied

ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/us-drought-monitor")

变量
Resolution

250 meters

Bands Table
Name Description Min Max
b1

Drought classes

0    4

代码
var usdm = ee.ImageCollection(
"projects/sat-io/open-datasets/us-drought-monitor"
);
/
Category Description
DO Abnormally Dry
D1 Moderate Drought
D2 Severe Drought
D3 Extreme Drought
D4 Exceptional Drought
/

var usdm = ee.Image(usdm.toList(usdm.size()).get(-1));

// Define a dictionary which will be used to make legend and visualize image on map
var dict = {
names: [
"DO Abnormally Dry", //1
"D1 Moderate Drought", //2
"D2 Severe Drought", //3
"D3 Extreme Drought", //4
"D4 Exceptional Drought", //5
],
colors: ["FFFF00", "FCD37F", "FFAA00", "E60000", "730000"],
};

// Create a panel to hold the legend widget
var legend = ui.Panel({
style: {
position: "bottom-left",
padding: "8px 15px",
},
});

// Function to generate the legend
function addCategoricalLegend(panel, dict, title) {
// Create and add the legend title.
var legendTitle = ui.Label({
value: title,
style: {
fontWeight: "bold",
fontSize: "18px",
margin: "0 0 4px 0",
padding: "0",
},
});
panel.add(legendTitle);

var loading = ui.Label("Loading legend...", { margin: "2px 0 4px 0" });
panel.add(loading);

// Creates and styles 1 row of the legend.
var makeRow = function (color, name) {
// Create the label that is actually the colored box.
var colorBox = ui.Label({
style: {
backgroundColor: color,
// Use padding to give the box height and width.
padding: "8px",
margin: "0 0 4px 0",
},
});

// Create the label filled with the description text.
var description = ui.Label({
  value: name,
  style: { margin: "0 0 4px 6px" },
});

return ui.Panel({
  widgets: [colorBox, description],
  layout: ui.Panel.Layout.Flow("horizontal"),
});

};

// Get the list of palette colors and class names from the image.
var palette = dict["colors"];
var names = dict["names"];
loading.style().set("shown", false);

for (var i = 0; i < names.length; i++) {
panel.add(makeRow(palette[i], names[i]));
}

Map.add(panel);
}

/
// Display map and legend ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/

// Add the legend to the map
addCategoricalLegend(legend, dict, "US Drought Monitor");

// Add USDM Image image to the map
Map.addLayer(
usdm,
{ min: 0, max: 4, palette: dict["colors"] },
usdm.get("system:index").getInfo()
);
结果

代码2

var adminBounds = ee.FeatureCollection('FAO/GAUL_SIMPLIFIED_500m/2015/level1');
var usdm = ee.Image(
ee
.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/us-drought-monitor")
.sort("system:time_start", false)
.first()
);

var lon = -98.19;
var lat = 40;

Map.setCenter(lon, lat, 5);

var gray = 200;
var background = ee.Image.rgb(gray, gray, gray).visualize({ min: 0, max: 255 });

// Degrees in EPSG:3857.
var delta = 10;
// Width and height of the thumbnail image.
var pixels = 256;

var image = usdm.visualize({
min: 0,
max: 4,
palette: ["FFFF00", "FCD37F", "FFAA00", "E60000", "730000"],
});
Map.addLayer(
image,
{},
"United States Drought Monitor (USDM; Drought Class)",
false
);

var areaOfInterest = ee.Geometry.Rectangle(
[lon - delta, lat - delta, lon + delta, lat + delta],
null,
false
);

var imageParams = {
dimensions: [pixels, pixels],
region: areaOfInterest,
crs: "EPSG:3857",
format: "png",
};

var land = adminBounds.style('FF000000', 0, 'CIRCLE', 0, '888888');
var stateLines = adminBounds.style('black', 1, 'CIRCLE', 1, 'FF000000');
var imageWithBackground =
ee.ImageCollection([background, land, image, stateLines]).mosaic();
Map.addLayer(imageWithBackground, {}, "United States Drought Monitor");

print(ui.Thumbnail({ image: imageWithBackground, params: imageParams }));
引用

Sims, K., Reith, A., Bright, E., Kaufman, J., Pyle, J., Epting, J., Gonzales, J., Adams, D., Powell, E., Urban, M., & Rose, A. (2023). LandScan Global 2022 [Data set]. Oak Ridge National Laboratory. ORNL LandScan Viewer - Oak Ridge National Laboratory

许可

National Drought Mitigation Center; U.S. Department of Agriculture; National Oceanic and Atmospheric Administration (2023). United States Drought Monitor. University of Nebraska-Lincoln. Current Map | U.S. Drought Monitor. Accessed 2023-09-17

网址推荐
知识星球

知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具 (zsxq.com)https://wx.zsxq.com/group/48888525452428

机器学习

https://www.cbedai.net/xg

干旱监测平台

慧天干旱监测与预警-首页https://www.htdrought.com/

相关文章
|
9月前
|
编解码 人工智能 定位技术
北美干旱监测 (NADM)数据集
北美干旱监测 (NADM)数据集
59 0
|
22天前
慧天卓特:2024年12月中国及其周边国家基于FYDI-2.0指数的干旱监测报告
2024年12月,中国及其周边国家基于FYDI-2.0指数的干旱监测报告显示,中国大部分地区进入冬季,气温偏低,降水量略增但分布不均,导致华南、华中、内蒙古和新疆部分地区旱情严重。FYDI指数分析显示,南方旱情有所缓解,但受冷空气影响,西北和中部地区旱情加剧。其他亚洲国家如印度、缅甸、泰国等地也出现大面积干旱,东南亚地区受厄尔尼诺影响尤为明显。
49 10
|
数据采集 数据可视化 安全
城市防汛降雨量监测系统
伴随着温室效应的巨大影响、环境的变化以及大规模的城镇化建设,城市建设水平和规划经验不足,对防洪、排雨等地下设施投入相对不足,导致现有的城市防洪标准与城市的经济地位不相称,在遭遇突发强降雨时,同样的洪水造成的灾害损失是过去的几倍甚至几十倍。
城市防汛降雨量监测系统
|
物联网
美国加州发生5.5级地震,物联网技术如何提前预警?
据美国地质勘探局网站消息,北京时间4日9时32分,美国加利福尼亚州莫哈韦沙漠地区发生5.5级地震,震源深度6.8千米。
|
新零售 大数据
9月21日科技联播:报告显示网约车案发率低于传统出租车;刘强东性侵案已移交美国检方
最高法大数据:出租车案发率约为网约车13倍!刘强东性侵案初步调查结束已移交检方,一旦起诉刘强东将会被重新逮捕;中美贸易关系紧张,马云收回对特朗普的承诺,阿里巴巴或无法为美国新增100万就业;一起来看今天的科技快讯!
1588 0