Sentinel-3A OLCI 3 级全球分箱地球观测降分辨率(ERR)叶绿素(CHL)数据,版本 2022.0

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简介: Sentinel-3A OLCI L3全球叶绿素a(CHL)数据集(v2022.0),提供网格化表层CHL浓度(mg/m³),用于海洋生态、渔业、气候研究及教学。含不确定性说明,适用于光学清澈水域;支持与SST、风场等多源数据协同分析。(239字)

​Sentinel-3A OLCI Level-3 Global Binned Earth-observation Reduced Resolution (ERR) Chlorophyll (CHL) Data, version 2022.0

简介

叶绿素 a 数据集提供全球网格化的表层叶绿素 a 浓度(浮游植物生物量的替代指标)合成数据。CHL 支持时间序列和气候学分析、异常检测、生态系统和渔业应用以及教学/培训,并可与 AVW、PAR、Kd(490)、SST 和风场等数据结合使用,以提供环境背景信息。注意:在光学复杂沿海/内陆水域的反演结果可能存在较高的不确定性——详情请参阅任务/算法文档(例如 OCx/OCI)。

这项活动参考了卫星需求工作组 (SNWG) 的意见,该工作组是美国政府的一个跨部门机构,致力于确定和解决美国各民用联邦机构的地球观测需求。

该组地球物理变量包括:
chlor_a — 叶绿素 a 浓度(mg m⁻³)

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="OLCIS3A_L3b_ERR_CHL",
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()

leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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