Merged Sentinel-3A and Sentinel-3B OLCI Regional Binned Inland Waters (ILW) Data, version 5.0
简介
ILW 套件提供美国本土（CONUS）和阿拉斯加内陆湖泊和水库的内陆水体数据提取。ILW 提供瑞利校正后的地表反射率（ρs，无单位）和蓝藻指数（CI_cyano，无单位）。MERIS 和 OLCI 的数据目标包括：15,450 个美国本土水体（≥1 个 300 米全分辨率 OLCI 像素）、超过 2,300 个可分辨的大型湖泊（≥3 个像素）以及阿拉斯加的 5,874 个可分辨湖泊——这些数据是与 CyAN 项目合作创建的，旨在减少用户处理工作，并为内陆水体算法的开发、验证和趋势分析提供标准化资源。PACE OCI ILW 的目标是 117 个美国本土湖泊（≥3 个像素）以及阿拉斯加的湖泊。
该组地球物理变量包括：
CI_cyano – 蓝藻指数，仅蓝藻（Wynne & Stumpf 算法，2013 年）（sr⁻¹）
flagshabs – 有害藻华标志（无单位/位掩码）
ρλ – 波长 λ 处的表面反射率（无量纲）
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="OLCIS3B_L2_ILW",
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()
