AfriSAR:基于 PolInSAR 和激光雷达数据推导的加蓬雨林冠层高度

简介: 本数据集提供加蓬两国家公园的森林冠层高度产品,融合PolInSAR与LVIS激光雷达数据,基于RVoG模型反演,并附不确定性评估及多源中间参数。数据源于2016年NASA、ESA与加蓬航天局联合开展的AfriSAR航测任务。(239字)

​AfriSAR: Rainforest Canopy Height Derived from PolInSAR and Lidar Data, Gabon

简介

本数据集提供了加蓬蓬加拉国家公园和洛佩国家公园研究区域的森林冠层高度及其不确定性估算值。数据集包含两种冠层高度产品:1)利用多基线极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)数据,通过反演随机体地面(RVoG)模型和开源 Python 库 Kapok 计算得到的冠层高度;2)融合 PolInSAR 和陆地、植被和冰传感器(LVIS)激光雷达数据得到的冠层高度。此外,本数据集还包含 PolInSAR 数据的各种中间参数(包括雷达后向散射系数、相干性、观测条件和地形几何形状),这些参数有助于深入了解用于反演 RVoG 模型的输入数据以及冠层高度估算的精度。AfriSAR 观测活动于 2016 年 2 月 27 日至 2016 年 3 月 8 日期间进行。 AfriSAR 数据由美国国家航空航天局 (NASA) 与欧洲航天局 (ESA) 和加蓬航天局合作收集。

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="PolInSAR_Canopy_Height_1589",
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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