BigFoot NPP Surfaces for North and South American Sites, 2000-2004
简介
BigFoot 项目于 2000 年至 2004 年间收集了位于阿拉斯加至巴西的九个 EOS 陆地验证站点的净初级生产力（NPP）数据。每个站点代表一到两种不同的生物群落，包括北极苔原；北方常绿针叶林；温带农田、草地、常绿针叶林和落叶阔叶林；沙漠草地和灌丛；以及热带常绿阔叶林。目前，我们正在存档 2001 年收集的北方老黑云杉（NOBS - BOREAS NSA，加拿大）和哈佛森林长期生态研究站（HARV - 马萨诸塞州，美国）的数据。NPP 表面数据由名为 Biome-BGC 的生态系统过程模型的空间版本生成。该模型的输入包括 Landsat ETM+衍生的土地覆盖和叶面积指数（LAI）、塔式观测的气象变量以及一系列站点尺度的生态物理参数。该模型使用实地测量的 NPP 进行校准，并使用塔式观测的 GPP 估算值进行验证。每个 BigFoot NPP 产品覆盖 7 x 7 公里的区域，包含 ASCII 栅格（BIL - 线交错波段）格式的 NPP 表面数据（25 米分辨率，280 行 x 280 列）以及一个提供图像特定元数据（例如投影、数据类型等）的文本文件。
项目背景：来自 MODIS（美国国家航空航天局地球观测系统 (EOS) 卫星 Terra 上的中分辨率成像光谱仪，反射率数据用于生成多种科学产品，包括土地覆盖、叶面积指数 (LAI)、总初级生产力 (GPP) 和净初级生产力 (NPP)。 BigFoot 项目的总体目标是验证这些产品的有效性。为此，BigFoot 项目结合了地面测量数据、高分辨率遥感数据以及生态系统过程模型，在代表不同生物群落的九个通量塔站点开展研究，以评估生态系统特征的时空格局对 MODIS 产品的影响。BigFoot 项目对每个站点二氧化碳通量塔周围 7×7 公里（49 个 MODIS 像素）的区域进行了表征。我们收集了与陆地碳循环相关的生态系统结构和功能特征的多年原位测量数据。我们的采样设计使我们能够考察这些特征的尺度和空间格局、MODIS 产品的年际变化和有效性，并提供了基于实地的通量塔覆盖区域的生态特征描述。BigFoot 项目由 NASA 陆地生态计划资助。
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="NPP_surfaces_750",
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()
