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 AMSR-E/Aqua level 3 global monthly Surface Soil Moisture Averages V005 (AMSRE_AVRMO) at GES DISC

AMSR-E/Aqua level 3 global monthly Surface Soil Moisture Standard Deviation V005 (AMSRE_STDMO) at GES DISC

简介

GES DISC 的 AMSR-E/Aqua 第 3 级全球地表土壤水分月平均值 V005 (AMSRE_AVRMO)
该数据集包含 1 乘 1 度网格单元的全球月平均土壤湿度统计数据（平均值）。数据来源是 AMSR-E 每日土壤水分估算值（AE_Land3.002：AMSR-E/Aqua Daily L3 Surface Soil Moisture, Interpretive Parameters, QC EASE-Grids.第 2 版）。数据集涵盖的时间段为 2002-10-01 至 2011-09-30。

- 🛰️ **AMSR-E/Aqua 卫星 L3 全球月度地表土壤水分标准差 V005 (AMSRE_STDMO) 在 GES DISC** 数据集包含 1 度 x 1 度 网格单元的全球月度土壤水分统计数据（标准差）。数据源为 AMSR-E 每日 25 公里 x 25 公里升轨数据。 [来源](https://monica.im/s/Clugfk3Thm)

- 📊 **数据内容** 数据集包含以下变量：
    - 地表土壤水分标准差
    - 数据质量标志
    - 观测时间
    - 纬度
    - 经度
    - 像元大小
    - 投影信息
 [来源](https://monica.im/s/Clugfk3Thm)

- 🌎 **数据范围** 数据集涵盖 2002 年 10 月至 2011 年 10 月期间的全球陆地区域。 [来源](https://monica.im/s/Clugfk3Thm)

摘要

地球观测系统 Aqua 卫星上的高级微波扫描辐射计（AMSR-E）于 2002 年 5 月 4 日发射升空。AMSR-E 仪器由于结合了低频和更高的空间分辨率（6.9 千兆赫时约 60 公里），与扫描多通道微波辐射计和特殊传感器微波/成像仪等以前的星载辐射计相比，具有潜在的改进土壤水分传感能力。本文介绍了 AMSR-E 土壤水分检索方法及其实施。发射后的验证计划正在进行中，该计划将对获取的土壤水分进行评估，并改进数据的水文应用。验证计划的主要内容包括评估植被含水量、地表温度和空间异质性的变化对检索到的土壤水分的影响。图中显示了仪器运行头几个月 AMSR-E 对陆地亮度温度观测的实例，说明了全球植被和土壤水分变化的一般特征。目前正在对 AMSR-E 传感器的校准和射频干扰程度进行评估，随后将对土壤湿度检索进行定量评估。

该数据集包含 1 乘 1 度网格单元的全球月平均土壤湿度统计数据（平均值）。数据来源是 AMSR-E 每日土壤水分估算值（AE_Land3.002：AMSR-E/Aqua Daily L3 Surface Soil Moisture, Interpretive Parameters, QC EASE-Grids.第 2 版）。数据集涵盖的时间段为 2002-10-01 至 2011-09-30。 

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="AMSRE_AVRMO",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180, -90, 180, 90),
    temporal=("2002-10-01", "2011-09-30"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

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