GES DISC 上的 AIRS/Aqua Granule 地图产品 V005 (AIRXAMAP)

简介: AIRS/Aqua颗粒地图产品(AIRXAMAP)由NASA提供,包含每日更新的红外与微波遥感图像,每6分钟生成一次,覆盖全球。数据采用圆柱投影和卫星投影,展现南北半球大气状况,支持气候变化与气象研究。(238字)


AIRS/Aqua Granule map product V005 (AIRXAMAP) 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,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。AIRS 颗粒被设置为 6 分钟的数据,30 个足迹与轨道相交,45 条线沿轨道排列。AIRS 颗粒地图产品由 PDF 和 JPG 格式的颗粒覆盖图像组成。图像为每日图像,但每 6 分钟更新一次以捕捉任何新的可用颗粒。颗粒按南北半球的上升和下降顺序组装,地图采用全球圆柱投影和卫星投影以获得更好的视图。

摘要
Additional Metadata
Resource Type Dataset
Metadata Created Date November 12, 2020
Metadata Updated Date April 11, 2025
Publisher NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/GESDISC
Maintainer
ED ESFANDIARI

Identifier C1233769004-GES_DISC
Data First Published 2002-05-21
Language en-US
Data Last Modified 2025-03-31
Category Aqua, geospatial
Public Access Level public
Bureau Code 026:00
Metadata Context https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld
Schema Version https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
Catalog Describedby https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json
Harvest Object Id 2dd93255-3457-433f-865d-22869072ea04
Harvest Source Id 58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f
Harvest Source Title NASA Data.json
Homepage URL https://cmr.earthdata.nasa.gov:443/search/concepts/C1233769004-GES_DISC.html
Metadata Type geospatial
Old Spatial -180.0 -90.0 180.0 90.0
Program Code 026:001
Source Datajson Identifier True
Source Hash 6e3ac8e98ef43c3f377d570c60f026c0734871c41c25f7cdec6089a197d0ecc3
Source Schema Version 1.1
Spatial
Temporal 2002-05-21T00:00:00Z/2025-03-03T00:00:00Z
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="AIRXAMAP",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180, -90, 180, 90),
temporal=("2002-05-21", "2002-05-28"),
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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