OCO-2 二级地理定位 XCO2 反演结果和算法诊断信息，GES DISC 的回顾性处理 V11r (OCO2_L2_Diagnostic)

张开发
• 2026/4/24 23:12:41 • 15 分钟阅读

最新文章

推荐文章

相关文章

分享文章

OCO-2 二级地理定位 XCO2 反演结果和算法诊断信息，GES DISC 的回顾性处理 V11r (OCO2_L2_Diagnostic)
OCO-2 Level 2 geolocated XCO2 retrieval results and algorithm diagnostic information, Retrospective Processing简介轨道碳观测站OCO-2是美国宇航局首个旨在收集大气二氧化碳空间测量数据的任务其精度、分辨率和覆盖范围足以表征控制大气中二氧化碳积累的过程。OCO-2 项目使用搭载单台仪器的 LEOStar-2 航天器。该仪器集成了三台高分辨率光谱仪可同时测量近红外波段1.61 微米和 2.06 微米附近的二氧化碳和分子氧O2A 波段0.76 微米的反射太阳光。该数据采集涵盖用于诊断和预处理的各种数据字段包括气溶胶光学厚度、反照率、吸收系数、荧光、XCO2 不确定性、平均核、表面类型等。这是回顾性处理其中校准数据是根据完整的时间序列数据测量之前、期间和之后估计的预计质量会略高一些。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/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_nameOCO2_L2_Diagnostic, cloud_hostedTrue, 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_gdfTrue, ) gdf.explore() #leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dirdata)网址推荐个人主页https://sites.google.com/view/xingguang/main知识星球知识星球 | 深度连接铁杆粉丝运营高品质社群知识变现的工具 (zsxq.com)https://wx.zsxq.com/group/48888525452428机器学习https://www.cbedai.net/xg干旱监测平台慧天干旱监测与预警-首页https://www.htdrought.com/

更多文章