OMI/Aura 甲醛(HCHO)总柱浓度,1 轨道 L2 幅宽,13x24 公里,V003(OMHCHO),GES DISC

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简介: OMHCHO是NASA Aura卫星OMI传感器反演的甲醛总柱浓度二级数据产品(V003),空间分辨率13×24 km,采用HDF-EOS5格式,含浓度、误差、质量标识及地理信息,每日约14轨,单文件约5 MB。

OMI/Aura Formaldehyde (HCHO) Total Column 1-orbit L2 Swath 13x24 km V003 (OMHCHO) at GES DISC

简介

美国宇航局戈达德地球科学数据与信息服务中心 (GES DISC) 现已向公众开放 Aura 臭氧监测仪 (OMI) 第三版甲醛产品 OMHCHO。该产品为二级 OMI 总柱甲醛产品,简称 OMHCHO。该产品的算法负责人是美国 OMI 科学家 Kelly Chance 博士和来自哈佛-史密森中心(位于马萨诸塞州剑桥市)的 Thomas Kurosu 博士。OMHCHO 产品包含总垂直柱甲醛浓度、标准误差(均方根误差和标准差)、质量标志、地理位置信息和其他辅助信息。

OMHCHO 文件采用版本 5 EOS 分层数据格式 (HDF-EOS5) 存储。每个文件包含轨道日照部分(约 53 分钟)的数据。每天大约有 14 个轨道。OMHCHO 数据产品的平均文件大小约为 5 MB。

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="OMHCHO",
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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