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 A-Train 云分级数据集

简介

ATCS 是一个数据集，旨在训练深度学习模型，以便对多角度卫星图像中的云进行体积分割。 该数据集包括来自 PARASOL 任务上 POLDER 传感器的多角度偏振测量的时空对齐斑块，以及来自使用 CloudSat 上云轮廓雷达（CPR）的 2B-CLDCLASS 产品的垂直云轮廓。

摘要

A-Train Cloud Segmentation Dataset是一个卫星图像数据集，用于标识不同类型的云层。该数据集包括了A-Train卫星组合上四个不同仪器（MODIS、CALIPSO、CloudSat和PARASOL）拍摄的图像。

该数据集提供了对不同云层类型如卷云、积云和层积云等的详细标注。每个图像都使用彩色编码的分类方案进行了像素级分割标记。数据集还包括了每个图像的日期、时间和位置等元数据信息。

A-Train Cloud Segmentation Dataset被广泛应用于云层检测和分类算法的研究和开发中。它使科学家和开发人员能够训练和测试各种应用程序的模型，包括天气预报、气候研究和遥感等领域。

该数据集可以免费下载和使用，但需要适当引用原始作者。它为云层检测和分类技术的进步提供了宝贵的资源，同时也为我们理解地球大气和气候做出了贡献。

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="ATCS",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2017-07-20", "2017-11-02"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ATCS/DATA001.

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