NSCAT Gridded Level 3 Enhanced Resolution Sigma-0 from BYU
简介
本 NASA 散射计（NSCAT）卫星 Sigma-0 数据集由杨百翰大学（BYU）的散射计气候记录探路者（SCP）项目生成，并采用 David Long 博士开发的散射计图像重建（SIR）技术生成。SIR 技术可生成高分辨率图像，并以 4.45 公里像素分辨率在等面积网格上进行网格化（非极地地区），存储在 SIR 文件中；极地地区则采用极地立体投影技术进行网格化。此外，还提供分辨率为 22.25 公里像素的非增强版本，格式为 GRD 文件。所有文件均以 IEEE 二进制格式生成。所有数据文件均按区域、极化方式、参数和采样技术（即 SIR 与 GRD）进行分类和组织。中国和日本的区域合并为一个区域。除了 Sigma-0 之外，还提供了各种统计参数以供参考，包括但不限于：标准偏差、测量计数、像素时间、Sigma-0 误差和平均入射角。
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" df = pd.read_csv(url, sep="\t") df leafmap.nasa_data_login() results, gdf = leafmap.nasa_data_search( short_name="NSCAT_BYU_L3_OW_SIGMA0_ENHANCED", 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")
