当前位置：首页 > article >正文

NASA数据集：ASO L4雷达雪神数据集

article 2024/9/23 19:19:56

简介

代码

引用

网址推荐

0代码在线构建地图应用

机器学习

ASO L4 Lidar Snow Depth 50m UTM Grid V001

简介

该数据集包含根据机载光探测和测距仪（或称激光雷达）对地表高程的测量得出的 50 米网格雪深。这些数据是 NASA/JPL 机载雪地观测站 (ASO) 飞机勘测活动的一部分。

该数据集是由Airbomne Snow测量的50 m分辨率雪深度地图的集合天文台（ASO），由联合成像光谱仪和扫描激光雷达系统创建 NASA/JPL。成像光谱仪用于量化光谱锯齿波、宽带锯齿波和雪中灰尘和黑碳的辐射强迫。扫描激光雷达使用测量雪深度从雪中减去无雪网格海拔数据的差异测高方法- 覆盖网格海拔数据（Deems等人，2013).本次50 m网格雪深数据数据集是根据原始3 m雪深测量结果汇总的，这些测量结果在 ASO L4激光雷达雪深3 m UTM网格数据集。

参数：降雪深度平台：DHC-6、King Air 传感器：Riegl LMS-Q1560 数据格式：GeoTIFF、PNG 时间覆盖范围：2013 年 4 月 3 日至 2019 年 7 月 16 日时间分辨率：
空间分辨率: 50 m 50 m 空间参考系: WGS 84 / UTM zone 10NEPSG:32610 WGS 84 / UTM zone 11NEPSG:32611 WGS 84 / UTM zone 12NEPSG:32612 WGS 84 / UTM zone 13NEPSG:32613

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
 
import pandas as pd
import leafmap
 
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
 
 
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="ASO_50M_SD",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-124.1847181, 47.4930029, -123.1287659, 48.09085803),
    temporal=("2013-04-03", "2019-07-16"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Painter, T. (2018). ASO L4 Lidar Snow Depth 50m UTM Grid, Version 1 [Data Set]. Boulder, Colorado USA. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/STOT5I0U1WVI. Date Accessed 08-24-2024.