OCO-2 Level 1A collated, parsed, calibration data V10 (OCO2_L1aIn_Pixel) at GES DISC
简介
轨道碳观测站（OCO-2）是美国宇航局首个旨在收集大气二氧化碳空间测量数据的任务，其精度、分辨率和覆盖范围足以表征控制大气中二氧化碳积累的过程。OCO-2 项目使用搭载单台仪器的 LEOStar-2 航天器。该仪器集成了三台高分辨率光谱仪，可同时测量近红外波段（1.61 微米和 2.06 微米附近）的二氧化碳和分子氧（O2）A 波段（0.76 微米）的反射太阳光。这三台光谱仪具有不同的特性，并独立进行校准。它们的原始数据量（DN）与一级 B 处理流程的时间相关性，以一级 A 产品的形式提供。每个波段包含 10¹⁶个光谱元素，但部分元素在二级反演过程中被屏蔽。该产品是一级 B 处理流程的输入。它是以单像素模式运行的，将原始数据解包并格式化为标准粒度，同时包含校准的工程数据（用于科学观测和校准观测）。
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/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="OCO2_L1aIn_Pixel",
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()
