ABoVE: LVIS L3 Gridded Vegetation Structure across North America, 2017 and 2019

简介

该数据集提供了 2017 年至 2019 年期间 NASA 陆地、植被和冰传感器 (LVIS) 设施仪器为每条航线收集的三级 (L3) 覆盖区级网格化指标和属性。2017 年，LVIS 设施仪器搭载于 Dynamic Aviation Super King Air B200T 飞机，飞行高度为 28,000 英尺。2019 年，LVIS 设施和 LVIS-Classic 仪器搭载于 NASA 湾流 V 飞机，飞行高度为 41,000 英尺。LVIS 数据以波形形式收集，覆盖区直径约为 10 米。 L3 数据包括冠层相对高度 (RH)、复杂性、冠层覆盖度 (CC)、地面高程以及可用于生成像素估算值的 LVIS 覆盖区数量的网格。这些分辨率为 30 米的网格通过相对冠层高度指标详细描述了植被冠层的垂直柱状图，并补充了一系列高度阈值下的冠层覆盖度估算值。2017 年和 2019 年 LVIS 设施仪器采集的数据涵盖北极、北方、温带和亚热带景观，以支持各种北极-北方脆弱性实验 (ABoVE) 和全球生态系统动态调查 (GEDI) 相关科学。在阿拉斯加北极和北方地区以及加拿大西部的 ABoVE 研究领域中，其中一些采集的数据在空间上与传统的小型机载激光雷达重合。数据包括 ABoVE 领域以及来自 GEDI 的美国大陆和中美洲的数据。数据文件以 GeoTIFF 格式提供，其中一个地理包文件显示飞行路线。

摘要

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="ABoVE_LVIS_VegetationStructure_1923",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-167.32, 7.13, -28.82, 78.14),
    temporal=("2017-06-29", "2019-08-08"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")