合并的 Sentinel-3A 和 Sentinel-3B OLCI 区域分箱内陆水域 (ILW) 数据,版本 5.0
【摘要】 Merged Sentinel-3A and Sentinel-3B OLCI Regional Binned Inland Waters (ILW) Data, version 5.0简介ILW 套件提供美国本土(CONUS)和阿拉斯加内陆湖泊和水库的内陆水体数据提取。ILW 提供瑞利校正后的地表反射率(ρs,无单位)和蓝藻指数(CI_cyano,无单位)。MERIS 和 OLCI 的数...
Merged Sentinel-3A and Sentinel-3B OLCI Regional Binned Inland Waters (ILW) Data, version 5.0
简介
ILW 套件提供美国本土(CONUS)和阿拉斯加内陆湖泊和水库的内陆水体数据提取。ILW 提供瑞利校正后的地表反射率(ρs,无单位)和蓝藻指数(CI_cyano,无单位)。MERIS 和 OLCI 的数据目标包括:15,450 个美国本土水体(≥1 个 300 米全分辨率 OLCI 像素)、超过 2,300 个可分辨的大型湖泊(≥3 个像素)以及阿拉斯加的 5,874 个可分辨湖泊——这些数据是与 CyAN 项目合作创建的,旨在减少用户处理工作,并为内陆水体算法的开发、验证和趋势分析提供标准化资源。PACE OCI ILW 的目标是 117 个美国本土湖泊(≥3 个像素)以及阿拉斯加的湖泊。
该组地球物理变量包括:
CI_cyano – 蓝藻指数,仅蓝藻(Wynne & Stumpf 算法,2013 年)(sr⁻¹)- flags_habs – 有害藻华标志(无单位/位掩码)
- ρ_λ – 波长 λ 处的表面反射率(无量纲)

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="OLCIS3B_L2_ILW",
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")
【声明】本内容来自华为云开发者社区博主,不代表华为云及华为云开发者社区的观点和立场。转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息,否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)