ASTER L2 表面反射 SWIR 和 ASTER L2 表面反射 VNIR V003

简介: Terra ASTER 表面反射率VNIR/SWIR(AST_07)数据产品提供经大气校正的太阳辐射反射率,空间分辨率分别为15米和30米,适用于地表监测。含已知SWIR异常及2024-2025年数据采集缺口。

​ASTER L2 Surface Reflectance SWIR and ASTER L2 Surface Reflectance VNIR V003

简介

Terra 先进星载热辐射与反射辐射计 (ASTER) 表面反射率 VNIR 和 SWIR (AST_07) 数据产品包含从地球表面反射到 ASTER 仪器的入射太阳辐射分数的测量值,该测量值已针对可见光和近红外 (VNIR) 以及短波红外 (SWIR) 传感器的大气影响和观测几何进行了校正。AST_07 产品的空间分辨率为 VNIR 波段 15 米 (m),SWIR 波段 30 米。每个产品交付包含两个分层数据格式 - 地球观测系统 (HDF-EOS) 文件:一个用于 VNIR,另一个用于 SWIR。它们之间的区别在于文件名中显示的生成时间存在一秒的差异。

已知问题

数据异常:请注意,从 2008 年 4 月至今采集的 ASTER SWIR 数据存在数值异常饱和和异常条纹。这种现象在之前的某些采集时期也存在。更多详情,请参阅 ASTER SWIR 用户咨询。

数据采集​​缺口:2024 年 11 月 28 日,Terra 的一个电力传输分流装置发生故障。结果导致电力不足以维持 ASTER 仪器的正常运行。ASTER 于 2025 年 1 月 18 日恢复了 VNIR 波段的采集,并于 2025 年 4 月 15 日恢复了 TIR 波段的采集。用户应注意,ASTER 在 2024 年 11 月 28 日至 2025 年 1 月 16 日期间采集的 VNIR 观测数据存在数据缺口,在 2024 年 11 月 28 日至 2025 年 4 月 15 日期间采集的 TIR 观测数据也存在数据缺口。

相对于先前版本的改进/变化

用于生成 L2 产品生成可执行文件 (PGE) 的基于科学可扩展脚本的任务科学处理器 (S4PM) 3.4 版算法依赖于新的辅助大气参数输入。现代时代回顾性研究与应用分析第 2 版 (MERRA-2) 是一项全球大气再分析,结合了遥感观测及其与气候系统的相互作用。它将成为 L2 PGE 的主要臭氧和水蒸气、气压和温度输入之一。MERRA-2 是一个三维、每 3 小时收集一次的数据,空间分辨率为 50 公里(纬度方向)。因此,它将提供更精细的地理分辨率网格。

臭氧:[TOVS 臭氧 (OZ_DLY ) > AURA 臭氧监测仪 (AURAOMI) > 平流层和对流层总臭氧分析 (TOAST) > 地球探测器总臭氧测绘光谱仪 (EPTOMS)] 或 [MERRA-2] > 国家环境预测中心 (NCEP)/全球数据同化系统 (GDAS) > 气候学
水蒸气、压力和温度:[MOD07_L2] 或 [MERRA-2] > NCEP/GDAS > 气候学
L2 PGE 的后备选项如下:
注意:MERRA-2 的时间范围涵盖 1980 年至今;然而,每月结束后会有约 3 周的延迟。因此,对于超出 MERRA-2 时间范围的按需请求,或数据非科学级别,将应用 NCEP/GDAS > 气候学回退序列。
自 2021 年 6 月 23 日起,辐射定标系数第五版 (RCC V5) 将应用于新观测的 ASTER 数据和已存档的 ASTER 数据产品。有关 RCC V5 的详细信息,请参阅以下期刊文章。

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"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df

leafmap.nasa_data_login()

results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="AST_07XT",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
temporal=("2000-03-06", "2000-03-13"),
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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