Sentinel-3B OLCI 地球观测降分辨率 (ERR) 数据,版本 1

简介: Sentinel-3B OLCI ERR数据(v1)提供约1.2公里分辨率的海洋与陆地颜色观测产品,基于5相机推扫式设计及太阳漫射器校准,适用于大范围环境监测与遥感分析。(239字)

Sentinel-3B OLCI Earth-observation Reduced Resolution (ERR) Data, version 1

简介

海洋和陆地颜色成像仪 (OLCI) 是 ENVISAT 中分辨率成像光谱仪 (MERIS) 的升级版,拥有更多光谱通道、不同的相机排列方式以及更简化的机载处理流程。OLCI 采用推扫式结构,五个相机模块共享同一视场。这五个相机的视场在垂直平面上呈扇形排列,垂直于平台速度方向。每个相机的视场角为 14.2°,与其相邻相机的视场角重叠 0.6°。整个视场沿轨道方向向远离太阳的方向偏移 12.6°,以最大限度地减少太阳眩光的影响。OLCI 配备了基于太阳漫射器的机载校准硬件。共有三个太阳漫射器——两个“白色”漫射器用于辐射校准,一个用于光谱校准,并具有光谱反射率特征。其原始分辨率约为 300 米,称为全分辨率 (FR)。降低分辨率 (RR) 处理模式提供 1B 级数据,其采样率在两个空间维度上均降低四倍,从而实现约 1.2 公里的分辨率。

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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