OMI/Aura 云压和氧吸收率（O2-O2 吸收）1-轨道 L2 条带 13x24km V003 (OMCLDO2) 在 GE
【摘要】 OMI/Aura Cloud Pressure and Fraction (O2-O2 Absorption) 1-Orbit L2 Swath 13x24km V003 (OMCLDO2) at GES DISC简介经重新处理后的 OMI/Aura 二级云数据产品 OMCLDO2 现已由 NASA 戈达德地球科学数据与信息服务中心（GES DISC）向公众开放。这是版本 003 的第二个版...
OMI/Aura Cloud Pressure and Fraction (O2-O2 Absorption) 1-Orbit L2 Swath 13x24km V003 (OMCLDO2) at GES DISC
简介
经重新处理后的 OMI/Aura 二级云数据产品 OMCLDO2 现已由 NASA 戈达德地球科学数据与信息服务中心（GES DISC）向公众开放。这是版本 003 的第二个版本，于 2011 年末重新处理。OMI 提供两种基于不同算法的云产品：旋转拉曼散射法和使用差分吸收光谱法（DOAS）的 O₂-O₂吸收法。该二级全球云产品在星下点处的像素分辨率为 13×24 km²，基于 DOAS 技术对 477 nm 处 O₂-O₂吸收带的光谱拟合。该产品包含云压、云量、倾斜柱 O₂-O₂、臭氧、环系数、导出参数的不确定性、地形和地理位置信息、太阳和卫星观测角度以及质量标志。该产品的首席科学家是 Pepijn Veefkind 博士。
OMCLDO2 产品文件以版本 5 分层数据格式 (HDF-EOS5) 存储。每个文件包含轨道日照部分（约 53 分钟）的数据，大小约为 15.096 MB。每天大约有 14 个轨道，因此总数据量约为 200 GB/天。
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="OMCLDO2",
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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