NASA数据集——AMSR-E/Aqua L2B 全球扫描表面降水 GSFC 剖面算法 V003-编程知识

NASA数据集——AMSR-E/Aqua L2B 全球扫描表面降水 GSFC 剖面算法 V003

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

!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="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 datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")