NASA:ASTER L2 表面反射率 SWIR 和 ASTER L2 表面反射率 VNIR V003

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此星光明 发表于 2024/08/30 16:03:31 2024/08/30
【摘要】 ​ ASTER L2 Surface Reflectance SWIR and ASTER L2 Surface Reflectance VNIR V003ASTER L2 表面反射率 SWIR 和 ASTER L2 表面反射率 VNIR V003简介ASTER 表面反射率 VNIR 和 SWIR (AST_07) 数据产品 (https://lpdaac.usgs.gov/document...

 ASTER L2 Surface Reflectance SWIR and ASTER L2 Surface Reflectance VNIR V003

ASTER L2 表面反射率 SWIR 和 ASTER L2 表面反射率 VNIR V003

简介

ASTER 表面反射率 VNIR 和 SWIR (AST_07) 数据产品 (https://lpdaac.usgs.gov/documents/996/ASTER_Earthdata_Search_Order_Instructions.pdf) 包含从地球表面反射到 ASTER 仪器的太阳辐射入射部分的测量值,该测量值根据大气效应和可见光和近红外(VNIR)传感器以及短波红外(SWIR)传感器的观测几何形状进行了校正。每个交付的产品包括两个层次数据格式--地球观测系统(HDF-EOS)文件:一个用于可见近红外,另一个用于短波红外。它们之间的区别在于文件名中的制作时间相差一秒。2020 年 5 月 27 日之后的 ASTER 2 级观测数据请求将恢复使用气候学臭氧输入。更多信息请参见 ASTER L2 处理选项更新 (https://lpdaac.usgs.gov/news/aster-l2-processing-options-update/)。自 2021 年 6 月 23 日起,辐射校准系数第 5 版(RCC V5)将应用于新观测的 ASTER 数据和存档的 ASTER 数据产品。有关 RCC V5 的详细信息,请参阅以下期刊文章。Tsuchida, S., Yamamoto, H., Kouyama, T., Obata, K., Sakuma, F., Tachikawa, T., Kamei, A., Arai, K., Czapla-Myers, J.S., Biggar, S.F., and Thome, K.J., 2020, Radiometric Degradation Curves for the ASTER VNIR Processing Using Vicarious and Lunar Calibrations: Remote Sensing, v. 12, no. 3, at https://doi.org/10.3390/rs12030427. 截至 2021 年 12 月 15 日,LP DAAC 已对 ASTER PGE 3.4 版进行了更改,这将影响所有 ASTER 2 级按需产品。更改包括 - Aura 臭氧监测仪器 (OMI) 已被添加为 2020 年 5 月 27 日之后进行的任何观测的辅助臭氧输入之一。臭氧的回退顺序保持不变。- 工具包已从 5.2.17 版更新至 5.2.20 版。用户可能会注意到两个版本之间的细微差别。差异可能包括表面反射率和表面辐照度(AST07 和 AST09)质量保证数据平面的颗粒外围和云边界周围数字的微小变化,这取决于用户处理数据所使用的操作系统和库。此外,作为臭氧和水分、温度和压力(MTP)输入之一的气候学将从地球数据订购单中删除。据观察,在图像和光谱分析过程中,以气候学作为输入生成的 PGE 会产生明显的统计差异。如果臭氧和 MTP 的前两个可选项都不可用,气候学将继续作为最终默认值。用户可以检查元数据或输出文件中的 OPERATIONALQUALITYFLAGEXPLANATION 字段,查看应用的大气参数。2023 年 10 月 6 日之后采集的 ASTER 2 级数据不再使用 Aura OMI 数据作为输入。对于在此日期之后获取的数据,当选择 Aura OMI 作为输入时,臭氧输入将自动退回到气候学臭氧输入。更多详情,请参阅停止将 Aura OMI 作为输入的新闻公告 (https://lpdaac.usgs.gov/news/discontinuation-of-aura-omi-as-an-ancillary-ozone-input-for-aster-products/)。

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="AST_07",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -83.0, 180.0, 83.0),
    temporal=("2000-03-06", "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")

引用

 Tsuchida, S., Yamamoto, H., Kouyama, T., Obata, K., Sakuma, F., Tachikawa, T., Kamei, A., Arai, K., Czapla-Myers, J.S., Biggar, S.F., and Thome, K.J., 2020, Radiometric Degradation Curves for the ASTER VNIR Processing Using Vicarious and Lunar Calibrations: Remote Sensing, v. 12, no. 3, at https://doi.org/10.3390/rs12030427.

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