合并的 Sentinel-3A 和 Sentinel-3B OLCI 区域分箱内陆水域 (ILW) 数据，版本 5.0

Merged Sentinel-3A and Sentinel-3B OLCI Regional Binned Inland Waters (ILW) Data, version 5.0

简介

ILW 套件提供美国本土（CONUS）和阿拉斯加内陆湖泊和水库的内陆水体数据提取。ILW 提供瑞利校正后的地表反射率（ρs，无单位）和蓝藻指数（CI_cyano，无单位）。MERIS 和 OLCI 的数据目标包括：15,450 个美国本土水体（≥1 个 300 米全分辨率 OLCI 像素）、超过 2,300 个可分辨的大型湖泊（≥3 个像素）以及阿拉斯加的 5,874 个可分辨湖泊——这些数据是与 CyAN 项目合作创建的，旨在减少用户处理工作，并为内陆水体算法的开发、验证和趋势分析提供标准化资源。PACE OCI ILW 的目标是 117 个美国本土湖泊（≥3 个像素）以及阿拉斯加的湖泊。

该组地球物理变量包括：

• 
  CI_cyano – 蓝藻指数，仅蓝藻（Wynne & Stumpf 算法，2013 年）（sr⁻¹）
• flags_habs – 有害藻华标志（无单位/位掩码）
• ρ_λ – 波长 λ 处的表面反射率（无量纲）

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="OLCIS3B_L2_ILW", 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")

网址推荐

个人主页

https://sites.google.com/view/xingguang/main

知识星球

知识星球 | 深度连接铁杆粉丝，运营高品质社群，知识变现的工具 (zsxq.com)https://wx.zsxq.com/group/48888525452428

机器学习

https://www.cbedai.net/xg

干旱监测平台

慧天干旱监测与预警-首页https://www.htdrought.com/