利用 Nimbus-7 SMMR 和 DMSP SSM/I-SSMIS V004 数据进行海冰浓度自举法计算

简介: 本数据集整合Nimbus-7与DMSP卫星微波遥感数据,提供1978年10月起连续、高一致性的全球海冰浓度产品(V002),空间分辨率为25 km,极地立体投影,年更新多次,广泛用于气候与海冰变化研究。


Bootstrap Sea Ice Concentrations from Nimbus-7 SMMR and DMSP SSM/I-SSMIS V004

简介
本海冰浓度数据集基于 Nimbus-7 卫星上的扫描多通道微波辐射计(SMMR)以及国防气象卫星计划(DMSP)-F8、-F11 和-F13 卫星上的特种传感器微波成像仪(SSM/I)的测量数据生成。此外,还包含了 DMSP-F17 卫星上的特种传感器微波成像仪/探测仪(SSMIS)的测量数据。该数据集采用高级微波扫描辐射计-地球观测系统(AMSR-E)的自举算法生成,并采用每日变化的连接点。南北极地区均提供每日(1987 年 7 月之前为隔日)和每月数据。数据以 SSM/I 极地立体投影网格(25 x 25 公里)进行网格化,并以双字节整数格式提供。数据覆盖范围始于 1978 年 11 月 1 日,并持续更新至最新数据,每年更新数次。

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")

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