NASA数据集：50 m分辨率的雪水当量（SWE）地图的集合

本文主要是介绍NASA数据集：50 m分辨率的雪水当量（SWE）地图的集合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ASO L4 Lidar Snow Water Equivalent 50m UTM Grid V001

ASO L4 激光雷达雪水当量 50 米UTM 网格，第 1 版

简介

该数据集包含 50 米网格雪水当量 (SWE) 值，是 NASA/JPL 机载雪地观测站 (ASO) 飞机勘测活动的一部分。这些数据来自 ASO L4 Lidar Snow Depth 50m UTM Grid 数据产品和模型雪密度。

参数：SNOW WATER EQUIVALENT 平台：DHC-6，King Air 传感器：Riegl LMS-Q1560 数据格式：GeoTIFF，PNG 时间覆盖范围：2013 年 4 月 3 日至 2019 年 7 月 16 日时间分辨率：
空间分辨率: 50 m 50 m 空间参考系: WGS 84 / UTM zone 10NEPSG:32610 WGS 84 / UTM zone 11NEPSG:32611 WGS 84 / UTM zone 12NEPSG:32612 WGS 84 / UTM zone 13NEPSG:32613

摘要

该数据集是50 m分辨率的雪水当量（SWE）地图的集合，测量方法为机载雪天文台（AsO），一个耦合成像光谱仪和扫描激光雷达系统由NASA/JPL创建。成像光谱仪用于量化光谱脉冲、宽带雷诺数，以及雪中灰尘和黑碳的辐射强迫。扫描激光雷达测量雪使用差测高法减去无雪网格海拔数据的深度积雪覆盖的网格化海拔数据（Deems等人，2013年）。原来3 m的雪深 ASO L4激光雷达雪深3 m UTM网格数据集中提供的测量结果如下用于汇总ASO L4 Lidar SnowDepth 50 m UTM中的50 m网格化雪深度数据网格数据集。为了推断此处提供的SWE数据，合并了50 m雪深数据雪密度由iSnobal建模，这是一种基于网格分布的、基于物理的能量平衡模型

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassifyimport pandas as pd
import leafmapurl = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
dfleafmap.nasa_data_login()results, gdf = leafmap.nasa_data_search(short_name="SO_50M_SWE",cloud_hosted=True,bounding_box=(-118.4259857, 37.37399023, -118.4109694, 37.39260287),temporal=("2013-04-03", "2019-07-16"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Painter, T. (2018). ASO L4 Lidar Snow Water Equivalent 50m UTM Grid, Version 1 [Data Set]. Boulder, Colorado USA. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/M4TUH28NHL4Z. Date Accessed 08-25-2024.