AMSR-E/Aqua L2B Global Swath Surface Precipitation GSFC Profiling Algorithm V003
AMSR-E/Aqua L2B 全球扫描表面降水 GSFC 剖面算法 V003
简介
AMSR-E/Aqua Level-2B 降水产品包括南北纬 89.24 度之间无冰/无雪陆地和海洋的瞬时地表降水率和降水类型，沿轨道的空间分辨率为 10 千米，沿扫描的空间分辨率为 5 千米。数据由 GPROF 2010 第 2 版算法使用 AMSR-E 第 3 版 Level-2A 亮度温度生成。第 3 版采用 GPROF 2010 第 2 版算法和 AMSR-E Level-2A 亮度温度第 3 版作为输入。第 3 版现在包括雨量和固体降水率和类型，以及 ISO 系元数据。
AMSR-E/Aqua L2B 全球扫描表面降水 GSFC 剖面算法 V003 是一种用于分析全球表面降水的算法。这个算法是在NASA的 Goddard Space Flight Center（GSFC）开发的。它使用的数据来自Aqua卫星上的AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS）仪器的观测数据。
AMSR-E是一种微波遥感仪器，可以通过观测大气和地表的微波辐射来估计降水量。GSFC剖面算法 V003 是基于观测到的微波辐射特征来推断降水量的。这个算法从卫星观测数据中提取出大气和地表的特征，并使用物理模型来估计降水。
算法的输出是全球范围的表面降水数据，以剖面形式呈现。这些剖面提供了不同地区和时间的降水量信息。这个数据集对于研究和监测全球降水模式和气候变化非常有用。
GSFC剖面算法 V003 是该算法的第三个版本，它可能包括改进的功能和性能，以提高降水估计的准确性。使用这个算法的数据集可以在科学研究、气候模型评估和天气预报等领域中发挥重要作用。
数据参数
Publisher | NASA NSIDC DAAC |
|---|---|
Contact Name | NSIDC Services |
Contact Email | mailto:nsidc@nsidc.org |
Public Access Level | public |
Geographic Coverage | -180.0 -89.24 180.0 89.24 |
Temporal Applicability | 2002-06-01T00:00:00Z/2011-10-04T23:59:59.999Z |
Homepage | AMSR-E/Aqua L2B Global Swath Surface Precipitation GSFC Profiling Algorithm, Version 3 | National Snow and Ice Data Center |
Issued | 2002-06-01T15:46:09.150Z |
Unique Identifier | C1000001740-NSIDC_ECS |
Last Update | 2011-10-04T06:51:47.470Z |
数据引用
citation | AMSR-E/Aqua L2B Global Swath Surface Precipitation GSFC Profiling Algorithm V003. Version 3. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. AMSR-E/Aqua L2B Global Swath Surface Precipitation GSFC Profiling Algorithm, Version 3 | National Snow and Ice Data Center. |
|---|---|
graphic-preview-description | This application allows you to interactively browse global satellite imagery within hours of it being acquired. You can also save it, share it, and download the underlying data. |
graphic-preview-file | EOSDIS Worldview |
代码
代码语言：javascript复制!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="AE_Rain",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, -89.24, 180.0, 89.24),
temporal=("2002-06-01", "2011-10-04"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
引用
https://nsidc.org/sites/default/files/eos_amsr_rainfall_atbd_2014.pdf
网址推荐
0代码在线构建地图应用
https://sso.mapmost.com/#/login?source_inviter=nClSZANO
机器学习
https://www.cbedai.net/xg
