AIRS/Aqua L1B Visible/Near Infrared (VIS/NIR) geolocated and calibrated radiances V005 (AIRVBRAD) at GES DISC
简介
大气红外探测器 (AIRS) 是安装在第二个地球观测系统 (EOS) 极地轨道平台 EOS Aqua 上的一台光栅光谱仪 (R = 1200)。AIRS 与先进微波探测装置 (AMSU) 和巴西湿度探测器 (HSB) 结合使用，构成了一个由可见光、红外和微波传感器组成的创新型大气探测组。VIS/NIR 1B 级数据集包含可见光和近红外经过校准和地理定位的辐射度，单位为 W/m^2/微米/球面度。该数据集包含光谱 0.4 至 1.0 微米区域的 4 个通道。每天的 AIRS 数据被分成 240 个颗粒，每个颗粒持续 6 分钟。然而，VIS/NIR 颗粒仅在白天产生，因此 VIS/NIR 颗粒的数量总是较少。 VIS/NIR 通道的主要目的是检测并标记红外视场中的显著不均匀性，这些不均匀性可能会对温度和湿度探测的质量产生不利影响。因此，VIS/NIR 辐射产品的空间分辨率高于红外辐射产品。每次 VIS/NIR 扫描都有 9 个沿轨轨迹和 720 个横向轨迹轨迹。为了便于与红外产品（包括 135 个沿轨轨迹和 90 个横向轨迹轨迹）进行比较，VIS/NIR 产品增加了额外的维度，以涵盖额外的 9 个沿轨轨迹和 8 个横向轨迹轨迹。
摘要
Additional Info
Field Value
Last Updated August 7, 2025, 4:43 AM (UTC+08:00)
Created April 1, 2025, 10:16 PM (UTC+08:00)
accessLevel public
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publisher NASA/GSFC/SED/ESD/TISL/GESDISC
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spatial ["CARTESIAN",[{"WestBoundingCoordinate":-180,"NorthBoundingCoordinate":90,"EastBoundingCoordinate":180,"SouthBoundingCoordinate":-90}]]
theme "Earth Science"
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"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="AIRVBRAD",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180, -90, 180, 90),
temporal=("2007-07-26", "2007-07-31"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
