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 简介

ICESat-2 为科学家们提供了高度测量数据，从而绘制出地球三维的全球肖像，收集的数据可以精确跟踪包括冰川、海冰、森林等在内的地形变化。https://www.cbedai.net/xg

虽然 ICESat-2 的许多发现尚待想象，但该卫星任务有四个科学目标：

1. 测量融化的冰原并研究其对海平面上升的影响、
2. 测量和研究冰原和冰川质量的变化、
3. 估算和研究海冰厚度、
4. 测量全球森林和其他生态系统的植被高度。

冰

地球上的冰冻区域--冰冻圈--在气候变暖的情况下正在迅速变化。冰冻圈发生的变化并不会一直停留在冰冻圈。我们的气候取决于两极：消失的海冰会干扰大尺度的海洋环流模式，而这种模式可以缓冲极端气候。冰川和冰盖的融化会使海平面上升。

冰科学是一个多方面的研究领域，ICESat-2 任务旨在调查不同地点不同形式的冰冻水。陆地上的冰与漂浮在水面上的冰不同--陆地上的冰是由数百年的降雪堆积而成；海冰则是在咸涩的极地海洋结冰后形成的。地球冰封的两极有着不同的环境--北极位于冰封的海洋中，周围是陆地，包括格陵兰岛及其冰原。南极位于冰雪覆盖的陆地上，周围是海洋。地球的极地--左边是南极，右边是北极。(美国国家航空航天局）
ICESat-2 的唯一仪器 ATLAS 使用六束激光收集高程数据--这使得新任务能够更密集地覆盖地球表面。

极地之外
ICESat-2 还将测量全球森林、湖泊、城市地区、云层等的高度，为从太空拍摄的地球平面图像增添第三个维度。

其他地球观测卫星，如大地遥感卫星和中分辨率成像系统，允许研究人员研究森林的位置和范围；ICESat-2 将允许他们增加高度。由于 ATLAS 的灵敏度足以探测到单个光子，而且发射速度极快，因此，除了最茂密的树林和丛林外，该仪器将能够探测到森林地面和树冠顶部。

虽然 ATLAS 仪器是为测量极地海冰和陆冰的变化而优化的，但作为一项全球飞行任务，ICESat-2 收集了从极地到极地所有表面的海拔数据。  下表概述了任务标准数据产品，这些产品可通过国家冰雪数据中心获得。  低级数据产品由 ICESat-2 项目科学办公室开发。  这些产品包括 ATL01 和 02（计算光子飞行时间并根据温度和电压影响进行校正），最后是 ATL03，它提供每个光子的经度、纬度和海拔高度。除此之外，地表特定数据产品由这些学科的专家开发，包括陆冰、海冰、大气、植被和陆地、海洋和内陆水域的产品。

左栏包含产品指标名称。  点击这些产品名称可链接到该产品的最新算法理论基础文件（ATBD）。  这些 ATBD 会定期更新，以便与数据产品保持一致。

有了这个新维度，科学家们就可以计算出构成一个地区生物量的植被数量--树干、树枝、树叶、灌木等等。研究生物量的增减可以为计算森林吸收或释放到大气中的碳提供信息。

ICESat-2 任务将在全球范围内建立一个密集的测量网格，收集城市、水道、水库、湿地、农田、苔原的高度信息......卫星始终保持开机状态，一旦投入运行，每天将收集四字节的数据。

例如，在加拿大冰冻的北方平原上空飞行，它可以探测到解冻的地面沉降时永久冻土的融化。在沿岸海洋上空，它可以探测潮汐的变化（CHK）。通过前后测量，它可以测量大地震或火山爆发后的地面运动，或山体滑坡和雪崩的影响。

虽然 ICESat-2 的激光束可以穿过一些飘渺的云层，但其他云层会阻挡光束，将光线反射回卫星。不过，阴天并不一定是坏消息--大气科学家们将能够收集到有关云层高度、成分、密度等方面的信息，从而推动云物理学领域的发展。由于卫星能够以如此精细的尺度探测海拔高度的变化，科学家们预计这些数据将带来意想不到的新发现。

站在 ICESat 的肩膀上
从 2003 年到 2009 年，ICESat 任务提供了确定冰盖质量平衡所需的多年海拔数据以及云属性信息，特别是极地常见的平流层云。除了对格陵兰和南极冰盖的极地特定覆盖之外，它还提供了全球各地的地形和植被数据。

继 ICESat 之后，NASA 开始了一项名为 "冰桥行动 "的机载活动。冰桥行动的任务是收集有关不断变化的极地陆地和海冰的数据，并保持首次 ICESat 和 ICESat-2 任务之间测量的连续性。冰桥行动于 2009 年开始，目前的资金将持续到 2019 年。与 ICESat-2 计划的两年重叠期将有助于科学家验证卫星的测量结果。

冰桥在六年的运行期间收集了大量有关格陵兰冰盖的数据，这些数据改善了对格陵兰冰盖表面、冰床和内部结构的描述，使科学家能够建立更准确的冰川对海平面上升的影响模型。至于海冰，冰桥对海冰厚度及其雪盖的测量有助于改进对夏季融化的预测，加深对冰厚度分布逐年变化的了解，并更新海冰积雪深度的气候学。IceBridge 每年还进行飞行活动，测量南极冰盖和周围的海冰。

产品

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="ATL03",
    cloud_hosted=True,
    # bounding_box=(-135.0, -59.0, -15.0, 59.0),
    temporal=("2020-01-15", "2020-02-28"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
# 结果Granules found: 18596
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")


#m = leafmap.Map()
#m.add("nasa_earth_data")
#m

用户须知

以下提供的 KML 是对 ICESat-2 参考地面轨道和光束的位置和时间的估计。  在 2019 年 4 月 1 日之前，我们并没有指向我们的 RGT，因此，在此期间收集的数据并不是沿着计划的 RGT 收集的，这些 KML 不应用于试图与 2018 年 10 月至 2019 年 4 月 1 日期间收集的数据同步。  可在 NSIDC 下载的 ICESat-2 数据中提供的地理位置信息反映了数据的实际采集位置。

以下是每个 91 天重复周期内所有激光轨迹的 kmz 文件链接。其他地区的 kmz 文件即将发布或可索取。请注意，位置和时间均为估计值，但在时间上应精确到几分钟之内，在预测位置上应精确到 100 米以上。

整体任务轨道

这些文件包含名义飞行任务轨道和波束位置，每个轨道有七条轨道：ICESat-2 的六个波束各一条，第七条为参考地面轨道（RGT）。RGT 是一条通过六个波束模式的假想线，便于了解轨道落在地球上的位置，飞行任务用它来确定观测站的位置。不过，六束光的六条轨道是我们对光束实际落在地球表面位置的最佳估计。

相关文献引用

Publications | ICESat-2

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