NASA:A-Train 云分级数据集(用于深度学习模型)

2024-09-25 09:38:27 浏览数 (1)

A-Train 云分级数据集

简介

ATCS 是一个数据集,旨在训练深度学习模型,以便对多角度卫星图像中的云进行体积分割。 该数据集包括来自 PARASOL 任务上 POLDER 传感器的多角度偏振测量的时空对齐斑块,以及来自使用 CloudSat 上云轮廓雷达(CPR)的 2B-CLDCLASS 产品的垂直云轮廓。

摘要

A-Train Cloud Segmentation Dataset是一个卫星图像数据集,用于标识不同类型的云层。该数据集包括了A-Train卫星组合上四个不同仪器(MODIS、CALIPSO、CloudSat和PARASOL)拍摄的图像。

该数据集提供了对不同云层类型如卷云、积云和层积云等的详细标注。每个图像都使用彩色编码的分类方案进行了像素级分割标记。数据集还包括了每个图像的日期、时间和位置等元数据信息。

A-Train Cloud Segmentation Dataset被广泛应用于云层检测和分类算法的研究和开发中。它使科学家和开发人员能够训练和测试各种应用程序的模型,包括天气预报、气候研究和遥感等领域。

该数据集可以免费下载和使用,但需要适当引用原始作者。它为云层检测和分类技术的进步提供了宝贵的资源,同时也为我们理解地球大气和气候做出了贡献。

Resource Type

Dataset

Metadata Created Date

December 1, 2022

Metadata Updated Date

December 6, 2023

Publisher

NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC

Maintainer

undefined

Identifier

C2172083412-OB_DAAC

Data First Published

2007-11-27

Language

en-US

Data Last Modified

2023-04-06

Category

geospatial

Public Access Level

public

Bureau Code

026:00

Metadata Context

https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld

Metadata Catalog ID

https://data.nasa.gov/data.json

Schema Version

https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema

Catalog Describedby

https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json

Citation

Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ATCS/DATA001.

Harvest Object Id

18cc68b3-2c9d-4913-ab54-8853e5cf0cc6

Harvest Source Id

58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f

Harvest Source Title

NASA Data.json

Homepage URL

https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ATCS/DATA001

Metadata Type

geospatial

Old Spatial

-180.0 -90.0 180.0 90.0

Program Code

026:001

Source Datajson Identifier

True

Source Hash

0ee11e2c52fcc4cdbf9920f6bce0015ec60f14ab514c7afa5d20f8f4c7041823

Source Schema Version

1.1

Spatial

Temporal

2007-11-27T00:00:02Z/2023-04-17T00:00:00Z

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代码

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!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="ATCS",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2017-07-20", "2017-11-02"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ATCS/DATA001.

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