​NASA AirSWOT Ka 波段（35.75 GHz）雷达干涉测量数据产品，包括水面高程 (WSE)、衍生彩色红外等

 ABoVE: AirSWOT Radar, Orthomosaic, and Water Masks, Yukon Flats Basin, Alaska, 2015

简介

该数据集提供了 NASA AirSWOT Ka 波段（35.75 GHz）雷达干涉测量数据产品，包括水面高程 (WSE)、衍生彩色红外 (CIR) 数字影像正射影像图以及衍生湖泊/湿地和河道水掩模，分辨率为 3.6 x 3.6 米，研究区域位于阿拉斯加内陆东部的育空平原盆地 (YFB)，面积约为 3,300 平方公里。 这些数据是在 2015 年 6 月 15 日飞越该地区时收集的。收集这些数据是为了验证 AirSWOT WSE 地图，并加深对流经复杂的北极-北方湿地系统的地表水流的了解。

AirSWOT（地表水和海洋地形）数据收集飞行是为了支持美国国家航空航天局的北极-北冰洋脆弱性实验（ABoVE）。 NASA AirSWOT 的核心是 Ka 波段 SWOT 现象机载雷达 (KaSPAR)。 Ka 波段雷达使用干涉测量法测量地表高程，尤其侧重于开阔的地表水，从而产生新颖的扫描水面高程测量结果。 雷达产品包括噪声等效雷达反向散射、网格高度、随机高度误差、幅度（反向散射）、入射角和信噪比。 正射影像图由安装在飞机上的 Cirrus Designs 数字摄像系统 (DCS) 采集的单个 CIR 图像生成。

该数据集共有 67 个数据文件。 其中包括 60 个 GeoTIFF（.tif）格式的雷达数据文件（10 条飞行路线中每条路线有 6 个雷达产品）、5 个以压缩（.zip）文件提供的 shapefile 格式的水掩膜、1 个以压缩（.zip）格式提供的包含飞行路线数据的 shapefile 以及 1 个以 .tif 格式提供的正射影像图。 此外，还创建了六个 .kmz 格式的辅助文件，用于在谷歌地球中快速参考每个形状文件。

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="AirSWOT_Orthomosaic_WaterMask_1655",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-148.0, 65.93, -145.0, 66.9),
    temporal=("2015-06-150", "2015-06-16"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Pitcher, L.H., L.C. Smith, T.M. Pavelsky, J.V. Fayne, S.W. Cooley, E.H. Altenau, D.K. Moller, and J. Arvesen. 2019. ABoVE: AirSWOT Radar, Orthomosaic, and Water Masks, Yukon Flats Basin, Alaska, 2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1655

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