ABoVE:加拿大西北地区土壤有机质的燃烧严重程度,2014-2015 年

简介: 本数据集提供加拿大西北地区2014–2015年野火后土壤有机层燃烧严重程度的30米分辨率地图,基于Landsat 8影像与实地校准的双生态区回归模型生成,含未燃至重度燃烧五级分类及BSI指数。(239字)

​ABoVE: Burn Severity of Soil Organic Matter, Northwest Territories, Canada, 2014-2015

简介

本数据集提供了加拿大西北地区和阿尔伯塔省北部 2014-2015 年火灾地表燃烧严重程度(地表凋落物和土壤有机层)的 30 米分辨率地图。这些地图基于 Landsat 8 陆地成像仪/热红外传感器(OLI/TIRS)影像,并结合两个独立的多元线性回归模型生成,这两个模型均使用实地数据进行训练;一个模型用于平原生态区,另一个模型用于盾状生态区。实地观测用于估算 1 公顷区域内六个随机分层选取的 10×10 米样方中,五个严重程度等级(未燃烧、烧焦、轻度燃烧、中度燃烧、重度燃烧)的燃烧面积。基于这五个等级,利用多个加权平均的实地参数,计算了每个 1 公顷区域的燃烧严重程度指数(BSI)。火灾前后物候期匹配的 Landsat 8 影像用于建模这五个离散的严重程度等级,并以中点作为分界点。

摘要

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="NWT_Burn_Severity_Maps_1694",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
temporal=("2017-07-20", "2017-08-08"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)

gdf.explore()

leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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