Landsat-based soil spectral indices for pan-EU 2000-2022: Annual Landsat P50 (2019)

Description This data is part of the Soil Health data cube (EU, 30m) dataset. Check the related identifiers section below to access other parts of the dataset. General Description This dataset covers pan-European areas, including Ukraine, the UK, and Turkey. This data cube could be used for applications such as soil property mapping and comprehensive soil health assessment across Europe. This data cube includes: Long-term trend (2000-2022): The long term trend data includes 4 pan-European trend maps: NDVI P50 trend, NDWI P50 trend, BSF trend, and minNDTI trend. They are calculated from the corresponding annual indices from 2000 to 2022. Annual Landsat P25: Derived from bimonthly Landsat surface reflectance bands, this data provides an annually aggregated P25 from 2000 to 2022. The bands include red, green, blue, nir, swir1, swir2, thermal bands, and 2 indices NDVI and NDWI. Annual Landsat P50: Similar to annual Landsat bands P25, but is aggregated as P50 instead. This data includes annual P50 aggregation of red, green, blue, nir, swir1, swir2, thermal, NDVI, and NDWI. Annual Landsat P75: Similar to annual Landsat bands P25, but is aggregated as P75 instead. This data includes annual P75 aggregation of red, green, blue, nir, swir1, swir2, thermal, NDVI, and NDWI. Annual aggregated indices: This dataset includes minimum NDTI, BSF, NOS and CDR. Each of them are annually aggregated from bimonthly NDVI time series within the corresponding year, through time analysis and statistics calculation. Bimonthly Landsat bands: Derived from Landsat ARD v2 to analysis-ready, cloud-optimized bimonthly Landsat surface reflectance bands, spanning from 2000 to 2022. The bands include red, green, blue, nir, swir1, swir2, and thermal bands. Landsat ARD v2 provides spatial data of these bands, as well as the quality band at 16 days (23 layers of each year) interval from 2000 to 2023. Only pixels with clear sky according to quality band are kept. The gaps are firstly reduced by aggregating the 16 days interval data to bimonthly. The left gaps are then be gapfilled with SWAG method. Bimonthly spectral indices: This dataset is derived from bimonthly Landsat surface reflectance bands through band operation, including NDVI, BSI, NDTI, NDSI, SAVI, NDWI, and FAPAR. Related identifiers Long-term trend: 2000-2022 Annual Landsat P25: 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Annual Landsat P50: 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Annual Landsat P75: 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Annual aggregated indices: 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Bimonthly Landsat bands: 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Bimonthly spectral indices: 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Data Details Time period: 2000–2022 Type of data: soil health data cube, with selected indices relevant to soil health monitoring. How the data was collected or derived: Derived from Landsat ARD v2. Cloudy pixels were removed and only clear sky values were considered in further processing. The time-series gap-filling and time-series aggregation were computed using the Scikit-map Python package. Statistical methods used: band operation, time series analysis and statistics calculation Limitations or exclusions in the data: The dataset does not include data for Svalbard. Coordinate reference system: EPSG:3035 Bounding box (Xmin, Ymin, Xmax, Ymax): (900,000, 899,000, 7,401,000, 5,501,000) Spatial resolution: 30m Image size: 216,700P x 153,400L File format: Cloud Optimized Geotiff (COG) format. Support If you discover a bug, artifact, or inconsistency, or if you have a question please raise a GitHub issue: GitLab Issues (tbc) Name convention To ensure consistency and ease of use across and within the projects, we follow the standard Ai4SoilHealth and Open-Earth-Monitor file-naming convention. The convention works with 10 fields that describe important properties of the data. In this way users can search files, prepare data analysis etc, without needing to open files. The fields are: generic variable name: ndti.min.slopes = the long term slope of minNDTI variable procedure combination: glad.landsat.ard2.seasconv.yearly.min.theilslopes - theil slopes calculated from yearly minimum values of NDTI Position in the probability distribution/variable type: m = mean | sd = standard deviation | n = number of observations | qa = quality assessment Spatial support: 30m Depth reference: s = surface Time reference begin time: 20000101 = 2000-01-01 Time reference end time: 20221231 = 2022-12-31 Bounding box: go = global (without Antarctica) EPSG code: epsg.3035 Version code: v20231218 = 2023-12-18 (creation date)## 数据集说明 本数据集隶属于**土壤健康数据立方体（Soil Health data cube (EU, 30m)），请参阅下方相关标识符章节以获取该数据集的其他组成部分。 ## 总体说明 本数据集覆盖泛欧洲全域，包含乌克兰、英国及土耳其区域。该数据立方体可应用于泛欧洲范围内的土壤属性制图与全面土壤健康评估等场景。本数据立方体包含以下内容： 1. 长期趋势（2000-2022）： 长期趋势数据包含4张泛欧洲趋势图：归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）P50趋势、归一化水指数（Normalized Difference Water Index, NDWI）P50趋势、土壤背景因子（Bare Soil Factor, BSF）趋势以及最小归一化差分地形指数（minNDTI）趋势。上述趋势均基于2000至2022年的对应年度指数计算得到。 2. 年度Landsat P25： 该数据集由双月陆地卫星（Landsat）地表反射率波段衍生而来，提供2000至2022年的年度聚合P25数据，涵盖红、绿、蓝、近红外（Near Infrared, nir）、短波红外1（Short-wave Infrared 1, swir1）、短波红外2（Short-wave Infrared 2, swir2）、热红外波段，以及归一化植被指数（NDVI）和归一化水指数（NDWI）两个指数产品。 3. 年度Landsat P50： 与年度Landsat P25类似，但聚合方式为P50。该数据集包含红、绿、蓝、近红外、短波红外1、短波红外2、热红外波段，以及NDVI和NDWI的年度P50聚合结果。 4. 年度Landsat P75： 与年度Landsat P25类似，但聚合方式为P75。该数据集包含红、绿、蓝、近红外、短波红外1、短波红外2、热红外波段，以及NDVI和NDWI的年度P75聚合结果。 5. 年度聚合指数： 本数据集包含最小NDTI、BSF、NOS与CDR四类指数，均通过对对应年度内的双月NDVI时间序列开展时序分析与统计计算，完成年度聚合。 6. 双月Landsat波段： 该数据集源自Landsat ARD v2处理后的、适配分析就绪且经云优化的双月Landsat地表反射率波段，时间跨度为2000至2022年，涵盖红、绿、蓝、近红外、短波红外1、短波红外2及热红外波段。Landsat ARD v2提供上述波段的空间数据，同时包含2000至2023年期间每16天更新一次的质量波段（每年共23层）。仅保留质量波段标记为晴空的像素，首先通过将16天间隔的数据聚合为双月数据以填补部分间隙，剩余间隙则采用SWAG方法进行间隙填充。 7. 双月光谱指数： 本数据集通过对双月Landsat地表反射率波段的波段运算衍生而来，包含归一化植被指数（NDVI）、裸土指数（Bare Soil Index, BSI）、归一化差分地形指数（Normalized Difference Topographic Index, NDTI）、归一化差分雪指数（Normalized Difference Snow Index, NDSI）、土壤调整植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index, SAVI）、归一化水指数（NDWI）以及光合有效辐射吸收比率（Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation, FAPAR）。 ## 相关标识符 - 长期趋势：2000-2022 - 年度Landsat P25：2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022 - 年度Landsat P50：2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022 - 年度Landsat P75：2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022 - 年度聚合指数：2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022 - 双月Landsat波段：2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022 - 双月光谱指数：2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022 ## 数据详情 - 时间范围：2000–2022 - 数据类型：土壤健康数据立方体，包含与土壤健康监测相关的精选指数产品。 - 数据采集与衍生方式：本数据集源自Landsat ARD v2。处理过程中已剔除云污染像素，仅保留晴空像素用于后续流程。时序间隙填补与时序聚合操作通过Scikit-map Python工具包完成。 - 采用的统计方法：波段运算、时序分析与统计计算 - 数据局限性与排除项：本数据集未包含斯瓦尔巴群岛区域的数据。 - 坐标参考系统：EPSG:3035 - 空间范围（X最小、Y最小、X最大、Y最大）：(900000, 899000, 7401000, 5501000) - 空间分辨率：30米 - 图像尺寸：216700像素 × 153400行 - 文件格式：云优化地理Tiff（Cloud Optimized Geotiff, COG）格式 ## 技术支持 若您发现数据存在错误、伪影或不一致之处，或有相关疑问，请提交至GitLab Issues（待确认）的GitHub议题。 ## 命名规范 为确保项目内外数据使用的一致性与便捷性，本数据集遵循**Ai4SoilHealth**与**Open-Earth-Monitor**标准命名规范。该规范包含10个字段，用于描述数据的关键属性，用户可无需打开文件即可完成文件检索、数据分析准备等工作。各字段说明如下： - 通用变量名：`ndti.min.slopes = 最小NDTI的长期斜率 - 变量-过程组合：`glad.landsat.ard2.seasconv.yearly.min.theilslopes = 基于NDTI年度最小值计算得到的泰尔-森斜率 - 概率分布位置/变量类型：m = 均值 | sd = 标准差 | n = 观测样本量 | qa = 质量评估 - 空间支撑精度：30米 - 深度参考：s = 地表 - 时间参考起始时间：20000101 = 2000-01-01 - 时间参考结束时间：20221231 = 2022-12-31 - 空间范围：go = 全球（不含南极洲） - EPSG代码：epsg.3035 - 版本代码：v20231218 = 2023-12-18（数据创建日期）