监测极地冰盖的探索：NASA IceBridge LVIS数据集解析

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此星光明 发表于 2025/02/28 13:11:34 2025/02/28
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【摘要】 ​Pre-IceBridge LVIS L2 Geolocated Ground Elevation and Return Energy Quartiles V001简介Pre-IceBridge LVIS L2 Geolocated Ground Elevation and Return Energy Quartiles V001数据集是由NASA IceBridge项目提供的，该项目旨在...

​Pre-IceBridge LVIS L2 Geolocated Ground Elevation and Return Energy Quartiles V001

简介

Pre-IceBridge LVIS L2 Geolocated Ground Elevation and Return Energy Quartiles V001数据集是由NASA IceBridge项目提供的，该项目旨在监测极地冰盖的变化。该数据集包含了使用激光雷达(LVIS)技术获取的地表高程和回波能量的四分位数信息。通过对这些数据进行分析，研究人员可以更好地了解极地地区地形的变化情况，预测冰盖融化的趋势，并评估气候变化对该地区生态系统的影响。这些详细和准确的数据对于研究极地气候和环境变化具有重要意义。

摘要

Overview

Platforms

B-200, DC-8, G-V, HU-25C, P-3B, RQ-4

Instruments

LVIS

Data Formats

Distribution: Binary

Temporal Extent

2007-09-20 to 2007-09-21

Data Centers

NASA/GSFC/SED/ESD/LRSL

Spatial Extent

Bounding Box: (90.0°, 180.0°), (60.0°, -180.0°)

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=(-180.0, 60.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2007-09-20", "2007-09-21"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Pre-IceBridge LVIS L2 Geolocated Ground Elevation and Return Energy Quartiles V001. Version 1. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. Pre-IceBridge LVIS L2 Geolocated Ground Elevation and Return Energy Quartiles, Version 1 | National Snow and Ice Data Center

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