ASTER 地表动能温度 (AST_08) 是利用 8 至 12 µm 光谱范围内的五个热红外波段

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此星光明 发表于 2024/09/01 16:36:08 2024/09/01
【摘要】 ​ ASTER L2 Surface Temperature V00简介ASTER 地表动能温度 (AST_08) 是利用 8 至 12 µm 光谱范围内的五个热红外波段(白天或夜间获取)生成的 (https://lpdaac.usgs.gov/documents/996/ASTER_Earthdata_Search_Order_Instructions.pdf)。 它只包含陆地地区 90 ...

 ASTER L2 Surface Temperature V00

简介

ASTER 地表动能温度 (AST_08) 是利用 8 至 12 µm 光谱范围内的五个热红外波段(白天或夜间获取)生成的 (https://lpdaac.usgs.gov/documents/996/ASTER_Earthdata_Search_Order_Instructions.pdf)。 它只包含陆地地区 90 米空间分辨率的地表温度。 地表动能温度是研究火山活动、热惯性、地表能量和高分辨率火灾绘图的重要输入。 该产品采用与 ASTER 地表发射率 (AST_05) (https://doi.org/10.5067/ASTER/AST_05.003) 产品相同的算法。 表面动能温度是通过使用经大气校正的 ASTER 表面辐射率 (TIR) 数据,利用温度/辐射率分离 (TES) 算法中的辐射率值,应用普朗克定律确定的。 TES 算法首先使用归一化发射率法 (NEM) 估算 TIR 信道中的发射率。 这些估计值与基尔霍夫定律(Kirchoff's Law)一起用于计算天空辐照造成的离开陆地的红外辐射。 从 TIR 辐射率中反复减去这一数字,以估算出发射辐射率,并通过 NEM 模块计算出温度。 对于 2020 年 5 月 27 日之后进行的观测,ASTER 2 级数据请求将重新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。 

 自 2021 年 12 月 15 日起,LP DAAC 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 (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。 臭氧的回退顺序将保持不变。 - 工具包已从 5.2.17 版更新到 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射率(AST07 和 AST09)质量保证数据平面的颗粒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使用。 用户可以检查元数据或输出文件中的 OPERATIONALQUALITYFLAGEXPLANATION 字段,以了解所应用的大气参数。 2023 年 10 月 6 日之后采集的 ASTER 2 级数据将不再使用 Aura OMI 数据作为输入。 对于该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_08",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.08),
    temporal=("2000-03-04", "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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