NASA:气溶胶研究处 (ARB) 48 英寸激光雷达数据

news/2024/10/22 16:41:15/

Aerosol Research Branch (ARB) 48 inch Lidar Data

气溶胶研究处 (ARB) 48 英寸激光雷达数据

简介

ARB_48_IN_LIDAR 数据集包含从位于 NASA 兰利研究中心的 48 英寸激光雷达系统收集的数据。每个粒度包含一年的数据。每个粒度的数据天数不同。每个测量值由四个参数组成:平流层随高度的综合后向散射、高度层、每个高度层的散射比和每个高度层的气溶胶后向散射系数。自 1974 年 5 月以来,气溶胶研究处(ARB)的激光雷达项目一直在弗吉尼亚州汉普顿的兰利研究中心进行地面激光雷达测量。这些激光雷达测量提供了对流层上部和平流层气溶胶的高分辨率垂直剖面图。激光雷达系统经过多年发展,为中纬度平流层气溶胶提供了宝贵的长期历史数据。该系统使用红宝石激光器,每个脉冲发射 1 焦耳,重复频率为 0.15 赫兹(Hz),波长为 0.6943 微米。该系统还使用安装在可移动平台上的 48 英寸麦氏望远镜。发射器激光束的发散度约为 1.0 mrad,接收器的最大视场为 4.0 mrad。激光雷达的信号带宽为 1 兆赫,相当于 150 米的垂直分辨率。为提高动态范围,使用了三个光电倍增管。这些光电倍增管在激光发射后的特定时间以电子方式开启。光电倍增管输出信号由基于 12 位计算机自动测量和控制(CAMAC)的数字转换器处理,并由个人计算机采集。数据存档在光盘上。

Resource TypeDataset
Metadata Created DateNovember 12, 2020
Metadata Updated DateDecember 6, 2023
PublisherNASA/LARC/SD/ASDC
Maintainer

M., DR. MCCORMICK

IdentifierC1000000706-LARC_ASDC
Data First Published2011-08-25
Languageen-US
Data Last Modified2018-06-11
CategoryARB, geospatial
Public Access Levelpublic
Bureau Code026:00
Metadata Contexthttps://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld
Metadata Catalog IDhttps://data.nasa.gov/data.json
Schema Versionhttps://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
Catalog Describedbyhttps://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json
Citation1999-03-23. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/LARC/SD/ASDC. https://doi.org/10.5067/ASDC_DAAC/ARB/0001.
Harvest Object Idcd3e5e75-ff53-42f6-b549-bd75aba6e838
Harvest Source Id58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f
Harvest Source TitleNASA Data.json
Homepage URLhttps://doi.org/10.5067/ASDC_DAAC/ARB/0001
Metadata Typegeospatial
Old Spatial<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><gml:Polygon xmlns:gml="http://www.opengis.net/gml/3.2" srsName="EPSG:4326"><gml:outerBoundaryIs><gml:LinearRing><gml:posList>37.1 -76.378 37.1 -76.3 37.106 -76.3 37.106 -76.378 37.1 -76.378</gml:posList></gml:LinearRing></gml:outerBoundaryIs><gml:innerBoundaryIs></gml:innerBoundaryIs></gml:Polygon>
Program Code026:001
Source Datajson IdentifierTrue
Source Hash761bf9c79d9ac71a62d8ae1acab1e27b13af4187df7909b26c35b29f19a4efe5
Source Schema Version1.1
Spatial
Temporal1982-06-14T00:00:00Z/2001-12-04T23:59:59.999Z
Hide

代码

python">!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="ARB_48_IN_LIDAR",cloud_hosted=True,bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),temporal=("1982-06-14", "2001-12-04"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

1999-03-23. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/LARC/SD/ASDC. https://doi.org/10.5067/ASDC_DAAC/ARB/0001.

网址推荐

0代码在线构建地图应用

https://invite.mapmost.com/#/login?source_inviter=nClSZANO

机器学习

https://www.cbedai.net/xg 


http://www.ppmy.cn/news/1505344.html

相关文章

程序员面试中的“八股文”:是敲门砖还是绊脚石?

在当今竞争激烈的IT行业&#xff0c;程序员面试已经不仅仅是对技术能力的考核&#xff0c;更是对综合素质的全面评估。“八股文”作为面试中的“标配”&#xff0c;其存在引发了广泛的争议。有人认为它是程序员必备的知识储备&#xff0c;关键时刻能发挥重要作用&#xff1b;也…

22 - grace数据处理 - 补充 - 泄露误差改正 - Slepian局部谱分析法(二) - Slepian谱分析程序包初始化

22 - grace数据处理 - 补充 - 泄露误差改正 - Slepian局部谱分析法 - Slepian谱分析程序包初始化 0 引言1 slepian程序包配置过程1.1 获取环境配置安装包1.2 执行demo测试是否配置成功2 结语0 引言 上篇提到进行slepian谱分析可以使用美国普林斯顿大学Frederik Simons教授提供的…

关于加载水印PDF、图片以及压缩包格式文件【把博客当工作记录】

写这篇文章的目的是让大家都可以学到东西,核心代码中列出了处理思维和调用方法,业务代码已经过滤掉了,希望大家不要做crud程序员!!要思考。。。该博客不懂时可联系下方。 1、流程图如下 2、策略描述 实现方式: 设计模式:父策略调动子策略 业务理念:在不影响原有业务…

【电商API接口项目实战分享】项目实战案例一:电商平台零售数据分析

本文以真实案例&#xff0c;带领大家一起学习如何搭建电商零售的用户画像。 “项目介绍” 此次项目数据来自Kaggle&#xff0c;包含了2010年12月1日至2011年12月9日在英国注册的非实体网上零售发生的所有交易。 字段如下: Invoice: 订单编号&#xff0c;每笔交易有6个整数。 …

华为校招机试 - 电影知识图谱和查询系统(20240605)

题目描述 你需要构建一套电影知识图谱和查询系统。 给定一个包含 N 部电影的数据集,每部电影用一个从 1 到 N 的整数编码,以及电影的导演、主演和类型等信息。 你的任务是,根据数据集构建一个电影知识图谱,并实现一个查询系统,可以根据用户的输入精确匹配(大小写敏感)…

【Python机器学习】支持向量机——利用完整platt SMO算法加速优化

在几百个数据点组成的小规模数据集上&#xff0c;简化版SMO算法的运行是没有什么问题&#xff0c;但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。完整版的platt SMO算法应用了一些能够提速的启动方法。 platt SMO算法时通过一个外循环来选择第一个alpha值的&#xff0c;并且其选择…

【Unity/XLua】xlua自带教程示例分析(二)—— 使用C#控制Lua生命周期函数并为其注入Unity物体依赖

文章目录 第一步 创建C#类LuaBehaviour&#xff0c;负责控制Lua的生命周期函数&#xff0c;创建Lua文件&#xff0c;内部提供所需生命周期函数和局部变量第二步 准备C#变量第三步 Awake函数初始化 第一步 创建C#类LuaBehaviour&#xff0c;负责控制Lua的生命周期函数&#xff0…

二分查找法

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 非常期待和您一起在这个小…