AfriSAR：基于 PolInSAR 和相干 TomoSAR NISAR 工具提取的冠层结构
【摘要】 AfriSAR: Canopy Structure Derived from PolInSAR and Coherence TomoSAR NISAR tools简介本数据集包含森林垂直结构及其相关不确定性产品，这些产品是通过应用多基线极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）和极化相干层析合成孔径雷达（PCT 或 PC-TomoSAR）技术获得的。数据采集于 2016 年 2 月至 3 月，...
AfriSAR: Canopy Structure Derived from PolInSAR and Coherence TomoSAR NISAR tools
简介
本数据集包含森林垂直结构及其相关不确定性产品，这些产品是通过应用多基线极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）和极化相干层析合成孔径雷达（PCT 或 PC-TomoSAR）技术获得的。数据采集于 2016 年 2 月至 3 月，使用无人机合成孔径雷达（UAVSAR）对加蓬森林进行多次重复飞行。此外，还提供了基于 UAVSAR 数据各种中间参数的补充数据产品，包括雷达后向散射、相干性以及观测和地形几何参数。这些数据由美国国家航空航天局（NASA）作为 NASA/ESA 联合 AfriSAR 项目的一部分采集。
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")
【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）