AMSR/ADEOS-II L2A 全球带状空间重采样亮度温度 V001

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此星光明 发表于 2025/06/29 23:17:44 2025/06/29
【摘要】 ​AMSR/ADEOS-II L2A Global Swath Spatially-Resampled Brightness Temperatures V001简介AMSR Level-2A 产品 (AA_L2A) 包含 6.9 GHz、10.65 GHz、18.7 GHz、23.8 GHz、36.5 GHz、89.0 GHz、50.3 GHz 和 52.8 GHz 的亮度温度。除 50.3...

AMSR/ADEOS-II L2A Global Swath Spatially-Resampled Brightness Temperatures V001

简介

AMSR Level-2A 产品 (AA_L2A) 包含 6.9 GHz、10.65 GHz、18.7 GHz、23.8 GHz、36.5 GHz、89.0 GHz、50.3 GHz 和 52.8 GHz 的亮度温度。除 50.3 GHz 和 52.8 GHz 数据外,其他数据均经过重采样以保持空间一致性,因此可提供多种分辨率,分别对应观测覆盖区大小,例如 56 千米、38 千米、24 千米、21 千米、12 千米和 5.4 千米。

摘要

Additional Metadata

Resource Type Dataset
Metadata Created Date November 12, 2020
Metadata Updated Date April 11, 2025
Publisher NASA NSIDC DAAC
Identifier C1241435536-NSIDC_ECS
Data First Published 2003-01-18
Language en-US
Data Last Modified 2025-04-01
Category geospatial
Public Access Level public
Bureau Code 026:00
Metadata Context https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld
Schema Version https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
Catalog Describedby https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json
Harvest Object Id 75d404ff-496c-4cdb-83d7-211a4e2a05ec
Harvest Source Id 58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f
Harvest Source Title NASA Data.json
Homepage URL https://doi.org/10.5067/ADEOS-II/AMSR/AA_L2A.001
Metadata Type geospatial
Old Spatial -180.0 -90.0 180.0 90.0
Program Code 026:001
Source Datajson Identifier True
Source Hash acdf16a7c683060db11fc00603308730a9bf3e44c90569e15568c2955b46ad81
Source Schema Version 1.1
Spatial
Temporal 2003-01-18T00:00:00Z/2003-10-24T23:59:59.999Z


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"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
 
 
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="AA_L2A",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2003-01-18", "2003-10-24"),
    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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