OMI/Aura 近紫外气溶胶指数、光学厚度和单次散射反照率 1-轨道 L2 13x24km

简介: 本数据集为NASA MEaSUREs计划产出的OMI/Aura近紫外气溶胶产品(L2级,13×24km),含气溶胶指数、光学厚度、单次散射反照率等关键参数,融合32年多传感器观测,支持HDF5格式下载与Python可视化分析。

​OMI/Aura Near UV Aerosol Index, Optical Depth and Single Scattering Albedo 1-Orbit L2 13x24km

简介

作为美国国家航空航天局 (NASA) 为研究环境创建地球系统数据记录 (MEaSUREs) 计划的一部分,本项目描述了一个数十年的基本气候数据记录 (FCDR),其中包含校准的辐射亮度;以及一个地球系统数据记录 (ESDR),其中包含各大洲的气溶胶特性,这些数据记录来自三个传感器 32 年的卫星近紫外观测记录。

OMI/Aura 近紫外(版本 1)气溶胶指数、光学厚度和单次散射反照率数据产品包括气溶胶吸收光学厚度、气溶胶光学厚度、气溶胶单次散射反照率、云量、云光学厚度、折射率、辐射亮度、反射率和残余量,分辨率约为 13×24 公里。该产品还包含海洋校正后的地表反照率和地形气压等辅助数据。

这些二级数据以分层数据格式 5 (HDF5) 存储,可从戈达德地球科学 (GES) 数据和信息服务中心 (DISC) 获取。

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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="ABoVE_ASCENDS_XCO2_2050",
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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