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 Hyperspectral Imagery from AVIRIS-NG for Sites in ID and CA, USA, 2014 and 2015

简介

本数据集提供了机载可见光/红外成像分光仪-下一代（AVIRIS-NG）仪器在 2014 年和 2015 年飞越爱达荷州和加利福尼亚州研究地点时测量的地表反射率。 AVIRIS-NG 在 380 纳米到 2510 纳米之间的可见光到短波红外光谱范围内测量 5 纳米间隔的反射辐射度。 测量数据经过辐射和几何校准，空间分辨率为 1 米。 数据包括 72 条飞行线路，涵盖爱达荷州西南部雷诺兹溪实验流域和爱达荷州东南部霍利斯特的长期研究地点。 此外，还包括加利福尼亚州大派恩附近伊尼奥国家森林公园的几条飞行线路。

摘要

AVIRIS-NG (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer - Next Generation)是一种高光谱成像仪器，用于获取地球表面的高光谱遥感数据。该数据集提供了美国爱达荷州和加利福尼亚州2014年和2015年期间使用AVIRIS-NG仪器获取的数据。

这些数据是通过在飞机上安装的AVIRIS-NG仪器进行采集的，该仪器具有高光谱分辨率，能够获取地表在数百个连续波段上的辐射能谱数据。这些波段包括可见光、红外线和近红外线等。

该数据集提供了对爱达荷州和加利福尼亚州不同地点的高光谱影像数据。这些地点可能是农田、森林、水域或城市等不同的地貌类型。使用AVIRIS-NG仪器获取的高光谱数据可以帮助研究人员进行地表物质分类和定量分析，例如土壤类型、植被覆盖和污染物分布等。此外，这些数据还可以用于环境监测、自然资源管理和地质勘探等应用领域。

总之，Hyperspectral Imagery from AVIRIS-NG for Sites in ID and CA, USA, 2014 and 2015数据集提供了美国爱达荷州和加利福尼亚州不同地点使用AVIRIS-NG仪器获取的高光谱遥感数据，可用于各种环境和自然资源研究应用。

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="ABoVE_ASCENDS_XCO2_2050",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
    temporal=("2017-07-20", "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

Dashti, H., N.F. Glenn, L.P. Spaete, and N. Ilangakoon. 2018. Hyperspectral Imagery from AVIRIS-NG for Sites in ID and CA, USA, 2014 and 2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. Hyperspectral Imagery from AVIRIS-NG for Sites in ID and CA, USA, 2014 and 2015, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1533

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