生物光学数据的分析与应用——Bio-Optical Algorithm

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此星光明 发表于 2025/03/02 10:29:37 2025/03/02
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【摘要】 Measurements used to develop the Bio-Optical Algorithm (BOA)简介Bio-Optical Algorithm（BOA）是一种用于分析生物光学数据的算法。该数据集包含了用于开发BOA的测量数据，这些数据涵盖了水体中的光学特性和生物量信息。通过对这些测量数据进行分析和处理，研究人员可以建立起BOA模型，进而推断水体中的生物量和光学特性，为...

Measurements used to develop the Bio-Optical Algorithm (BOA)

简介

Bio-Optical Algorithm（BOA）是一种用于分析生物光学数据的算法。该数据集包含了用于开发BOA的测量数据，这些数据涵盖了水体中的光学特性和生物量信息。通过对这些测量数据进行分析和处理，研究人员可以建立起BOA模型，进而推断水体中的生物量和光学特性，为海洋生态环境等领域的研究提供支持。

摘要

Additional Metadata

Resource Type Dataset
Metadata Created Date November 12, 2020
Metadata Updated Date December 6, 2023
Publisher NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC
Maintainer

undefined
Identifier C1647028408-OB_DAAC
Data First Published 1991-05-17
Language en-US
Data Last Modified 2023-04-06
Category geospatial
Public Access Level public
Bureau Code 026:00
Metadata Context https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld
Metadata Catalog ID https://data.nasa.gov/data.json
Schema Version https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
Catalog Describedby https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json
Citation Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/BOA/DATA001.
Harvest Object Id 8023f639-d5d1-474f-b691-4148672a94d4
Harvest Source Id 58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f
Harvest Source Title NASA Data.json
Homepage URL https://doi.org/10.5067/SeaBASS/BOA/DATA001
Metadata Type geospatial
Old Spatial -180.0 -90.0 180.0 90.0
Program Code 026:001
Source Datajson Identifier True
Source Hash 08be6cd7d3eb7b98e2a360128b5bb9dd6ab8274ee0e05a899746784771be3114
Source Schema Version 1.1
Spatial
Temporal 1991-05-17T00:00:02Z/2023-04-17T00:00:00Z

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=("1991-05-17", "1992-05-17"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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