OCO-2 二级偏差校正 XCO2 和其他选定场来自全物理反演，正向处理 V11.2 (OCO2_L2_Fwd_FP_11.2)
【摘要】 OCO-2 Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval, Forward processing V11.2 (OCO2_L2_Fwd_FP_11.2)简介当前数据集版本为 11.2。OCO-2 全物理正向处理文件包含偏差校正后的 XCO2 数据以及其他选定字段，这些数据...
OCO-2 Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval, Forward processing V11.2 (OCO2_L2_Fwd_FP_11.2)
简介
当前数据集版本为 11.2。OCO-2 全物理正向处理文件包含偏差校正后的 XCO2 数据以及其他选定字段，这些数据以每日文件的形式汇总。轨道碳观测站 (OCO) 是 NASA 首个旨在收集大气二氧化碳空间测量数据的任务，其精度、分辨率和覆盖范围足以表征控制大气中二氧化碳积累的过程。OCO-2 项目使用搭载单台仪器的 LEOStar-2 航天器。该仪器集成了三台高分辨率光谱仪，可同时测量近红外波段（1.61 和 2.06 微米附近）的反射太阳光、二氧化碳以及 0.76 微米波段的分子氧 (O2) A 波段。
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/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="OCO2_L2_Lite_FP",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
temporal=("2017-07-20", "2017-08-08"),
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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