LBA-ECO ND-01 巴西朗多尼亚土地覆盖分数图像:1984-2000

简介: 本数据集包含1984–2000年巴西朗多尼亚州五地区的土地覆盖分量图像,涵盖遮荫、绿植、非光合植被和土壤。基于Landsat TM/MSS影像,通过光谱混合分析生成,空间分辨率为30米,共250幅GeoTIFF文件,已地理校正并按区域与时间分类,适用于土地利用变化研究。

LBA-ECO ND-01 Fractional Land Cover Images, Rondonia, Brazil: 1984-2000

简介

该数据集提供了 1984 年至 2000 年期间巴西朗多尼亚州 JiParana、PortoVelho、Luiza、Ariquemes 和 Cacoal 地区的遮荫、绿色植被 (GV)、非光合植被 (NPV) 和土壤的土地覆盖类型分数图像。这些图像是通过对这些地区的 Landsat 专题制图仪 (TM) 时间序列场景进行光谱混合分析 (SMA) 得出的。这些分析共获取了 249 个 TM 场景和一个 Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 场景。这些图像的 Landsat 分辨率为 30 米,并根据巴西航天局 1998 年和 1999 年的 PRODES 影像进行了地理校正。该数据集中有 250 个 GeoTIIF 图像文件 (*.tif)。文件按地区和拍摄年份/月份/日期分组。

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="ND01_Spectral_Mixture_Models_1188",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-64.64, -12.5, -59.86, -7.83),
temporal=("1984-06-24", "2000-06-28"),
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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