OPERA Land Surface Disturbance Alert from Harmonized Landsat Sentinel-2 provisional product (Version 0)

简介

面向最终用户的遥感分析观测产品（OPERA）基于协调的 Landsat Sentinel-2（HLS）临时数据产品的地表扰动警报版本 0，利用 Landsat 8 和 Landsat 9 陆地成像仪（OLI）以及 Sentinel-2A、Sentinel-2B 和 Sentinel-2C 多光谱成像仪（MSI）收集的数据，绘制植被扰动警报图。当 HLS 像元内的植被覆盖度出现明显下降时，即可检测到 30 米（m）空间分辨率的植被扰动警报。该产品还提供辅助性的通用扰动信息，这些信息基于 HLS 场景反射率的变化，从而提供有关更普遍扰动趋势的信息。HLS 数据代表了中等空间分辨率下可用的最高时间频率数据。结合观测数据，无论变化幅度大、持续时间短，还是幅度小、持续时间长，都能更灵敏地探测到土地变化。

OPERA_L3_DIST-ALERT-HLS（或简称 DIST-ALERT）数据产品以云优化 GeoTIFF (COG) 格式提供，每个图层均以单独文件的形式分发。DIST-ALERT 产品包含 19 个图层：植被扰动状态、当前植被覆盖度指标、当前植被异常值、历史植被覆盖度指标、最大植被异常值、植被扰动置信度图层、初始植被扰动日期、检测到的植被损失异常数量以及植被扰动持续时间。有关 DIST-ALERT 产品中各个图层的更详细描述，请参阅产品规范。

OPERA 项目由 NASA 卫星需求工作组 (SNWG) 资助，该工作组提供为满足美国政府机构利益相关者的需求而开发的数据产品。

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="ABoVE_ASCENDS_XCO2_2050",
    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")