NASA数据——2017 年阿拉斯加和加拿大地表水上空的 AirSWOT Ka 波段雷达数据集
NASA数据——2017 年阿拉斯加和加拿大地表水上空的 AirSWOT Ka 波段雷达数据集
简介
ABoVE: AirSWOT Ka-band Radar over Surface Waters of Alaska and Canada, 2017
2017 年阿拉斯加和加拿大地表水上空的 AirSWOT Ka 波段雷达
文件修订日期：2019-03-29 数据集版本: 1
这些数据是利用美国国家航空航天局的一架 King Air B200 飞机收集的，飞机在阿拉斯加和加拿大上空飞行，高度约为 8 千米，目的是对河流、湖泊和湿地进行实验性遥感测绘。在 ABoVE 域，数据是在 7 月至 8 月期间在许多地点采集的。在数据采集期间，预计陆地高度不会发生变化，但预计水面高度会发生变化。在多个地区记录了数据，包括萨斯喀彻温河、萨斯卡通、伊努维克、育空河（包括育空平原）、萨加瓦尼尔克托克河、北极沿海平原、老鸦平原、和平-阿萨巴斯卡三角洲、奴隶河、阿萨巴斯卡河、黄刀镇、大奴湖、麦肯齐河和三角洲、达林湖等。更多 AirSWOT 活动信息，请访问 https://swot.jpl.nasa.gov/airswot.htm。
摘要
AirSWOT 是即将发射的地表水地形任务（SWOT）卫星的机载校准和验证仪器。AirSWOT 能够生成陆地和水体的高分辨率数字高程模型。该数据集提供了 2017-07-09 至 2017-08-17 期间在阿拉斯加和加拿大部分地区上空从机载平台收集的 AirSWOT Ka 波段（35.75 GHz）雷达数据产品。飞行以特定地表水特征为目标，包括 ABoVE 域内的河流、湖泊、池塘和湿地。雷达数据包括六种产品：高程（WGS84椭球面以上）、入射角、幅度（反向散射）、干涉相关性（相干性）、DHDPHI（入射角相关高度灵敏度）和误差（估计高度随机误差，1-西格玛标准偏差）。所选择的飞行线路跨越了整个 ABoVE 域的所有冻土条件（无冻土到连续冻土，地面含冰量从低到高）、生态系统、气候区域、地形起伏和地质基质，以便通过测量地表水的海拔高度和范围，研究地表水对冻土融化的响应以及陆地储水的时空变异性。数据以两种形式提供：1）喷气推进实验室（JPL）AirSWOT 处理小组提供的UTM 坐标 3.6 平方米分辨率的原始输出（仅限外掠面产品）；2）ABoVE 投影 3.6 平方米分辨率，使用 C 网格剪切到 ABoVE 参考网格瓦片。
NASA AirSWOT 的核心是 Ka 波段 SWOT 现象机载雷达（KaSPAR）。Ka 波段雷达使用干涉测量法测量水面高程，尤其侧重于开阔的水面，从而产生新颖的扫描水面高程测量结果。AirSWOT 可收集两幅跨轨道干涉测量数据--分别在天底至 1 千米和 1 千米至 5 千米之间--可用于获取厘米级的水面地形图。本版本仅包括外侧扫描带的产品。
Ka 波段雷达
NASA AirSWOT Ka 波段雷达使用干涉测量法测量水面高程，尤其侧重于开阔的水面，从而产生新颖的扫描水面高程测量结果。Ka 波段（8.4 毫米波长）干涉仪安装在 NASA King Air B200 飞机上，在 ~8km 高度收集数据。
外掠面雷达为左视角，入射角约为 4 - 27°，名义掠面宽度约为 4 千米，整个 ABoVE 域的飞行线长度不一（本版本仅包括外掠面产品）。由于近距离陆地或远距离水域上空的数据可能会有较弱的信号返回，因此相反的航向提供的数据覆盖了所关注航带的整个宽度。这就减少了返回传感器的信号量。在较高的入射角下，水面上的信号通常会散射开来，特别是在非常平坦的镜面水体上。这种现象通常被称为 "暗水"，因为在雷达图像中，水体看起来很暗，或者根本看不到（没有数据）。
本数据集提供 1,547 个 GeoTIFF 格式的雷达输出产品文件。其中包括 768 个原始输出文件（128 个扫描带 x 6 个产品），UTM 坐标分辨率为 3.6 平方米；779 个文件（ABoVE 瓦片各一个），以 ABoVE 投影方式提供，并剪切为 ABoVE 5 平方米 C 网格。提供了一个形状文件（.shp），用于可视化所有雷达扫描带 ABoVE 网格文件的索引。该数据集还包括以下配套文件：带有 ABoVE 网格文件索引的形状文件 *.kmz，以及 779 个与 ABoVE 网格的高程产品相对应的高程数据 *.kml 文件。
项目：北极-北方脆弱性实验
北极-北方脆弱性实验（ABoVE）是美国国家航空航天局（NASA）陆地生态计划的一项野外活动，于 2016 年至 2021 年期间在阿拉斯加和加拿大西部进行。ABoVE 的研究将基于实地的过程级研究与机载和卫星传感器获得的地理空间数据产品联系起来，为提高分析和建模能力奠定了基础，而分析和建模能力是了解和预测生态系统反应及社会影响所必需的。
空间覆盖范围：阿拉斯加和加拿大。此外，该数据集还包括美国北达科他州的一个区域，该区域作为此次活动的一部分进行了采样。该区域不在 ABoVE 域中，但可在 ABoVE 参考网格中显示。
ABoVE 参考位置：
域：核心和扩展
州/地区： 阿拉斯加和加拿大阿拉斯加和加拿大
ABoVE 网格：对于将数据投射到 ABoVE 网格中的文件，文件名使用相应的 ABoVE 网格 C 符号。
空间分辨率：飞行线路数据是沿长度不等的飞行横断面记录的薄片（< 5 千米）。原始输出的像素大小为 3.6 m x 3.6 m。
时间覆盖范围：2017-07-09 至 2017-08-17
时间分辨率：可变，每个地点一至三次采集
研究区域：（所有经纬度均以十进制度表示）
Site | Westernmost Longitude | Easternmost Longitude | Northernmost Latitude | Southernmost Latitude |
|---|---|---|---|---|
Alaska and Canada | -149.847222 | -98.626944 | 70.491388 | 46.847222 |
数据文件信息
本数据集提供 1 547 个 GeoTIFF 格式的雷达输出产品文件：
768 个原始输出文件（128 个扇区 x 6 个产品），UTM 坐标分辨率为 3.6 平方米。 779 个文件，每个文件代表 ABoVE 投影中的 ABoVE 瓦片，并剪切为 ABoVE 5 平方米 C 网格。这些文件包含所有六个产品。 形状文件（.shp）提供了所有雷达扫描带 ABoVE 网格文件索引的可视化。
Data Files | Descriptions and Naming Conventions |
|---|---|
Radar Products in JPL UTM Projection | |
[product]_utm_[YYYYMMDDHHMMSS].tif Example file name: magnitude_utm_20170817203741.tif | 768 GeoTIFFs (128 swaths x 6 products) in original output at 3.6-m2 resolution in UTM coordinates Radar products from JPL where [product] is one of these six types: correlation, height_sensitivity, error_bar, elevation, incidence_ angle, or magnitude. Products defined in Table 2 below. YYYYMMDDHHMMSS is the acquisition date (year, month, day, hour, minutes, seconds) |
Radar Products in the ABoVE C Grid Projection | |
ABoVE.AirSWOT_Radar.[YYYYDDDHHMMSS].[ABoVE Grid C].001.[YYYYDDDHHMMSS].tif Example file name: ABoVE.AirSWOT_Radar.2017189161653.Ch088v105.001.2018139101437.tif | 779 GeoTIFFs, one for each of the represented ABoVE tiles in the ABoVE projection and clipped to the ABoVE 5-m2 C grid. Radar products -- the six products described in Table 2 below -- are provided as 6-band GeoTIFFs. [YYYYDDDHHMMSS] is the acquisition date (year, day of year, hour, minutes, seconds), [ABoVE Grid C] is the ABoVE Grid C notation 001-version number [YYYYDDDHHMMSS] is the production date (year, day of year, hour, minutes, seconds) |
Shapefile | |
AirSWOT_Radar_TileIndex.zip | This shapefile (AirSWOT_Radar_TileIndex.shp) is provided in compressed format as a .zip file. The values are an index to the ABoVE C grid for a given location and may be used to identify the ABoVE projected GeoTIFF image(s) for that area. The file provides a smoothed outline of the swath data with areas of missing data (such as small lakes or ponds less than 1000 meters) removed. This file is also provided as a companion file in .kmz format for viewing in Google Earth. |
雷达产品
Table 2. 包含6个雷达产品
Radar data product | Description | Units/format | Band (for ABoVE Projection GeoTIFF files) |
|---|---|---|---|
elevation | Estimated height above the ellipsoid | Meters, referenced to WGS-84 | 1 |
incidence_ angle | Incidence angle, estimated from reference DEM | Radians | 2 |
magnitude | Backscatter-scaled square root of geometric mean of reference and secondary channel sigma0. | Sigma0_in_db = 20*log10(.mag) | 3 |
correlation | Interferometric correlation | Dimensionless | 4 |
height_sensitivity | Height sensitivity | Meters/radian | 5 |
error_bar | Estimated height error bar (1-sigma standard deviation) | Meters | 6 |
Properties of the *.tif files:
JPL UTM projection
Bands: 1
No Data Value: -10000
Pixel size: 3.6 m x 3.6 m
EPSG: 32606 – 32614 (multiple UTM zones)
ABoVE projection
Bands: 6
No Data Value: -9999
Pixel size: 3.6 m x 3.6 m
EPSG: 102001 (ABoVE Projection -- Canada Albers Equal Area Conic)
Shapefile description:
File name: AirSWOT_Radar_TileIndex.shp
The only attribute is TileInd2. The values are an index to the ABoVE C grid for a given location and may be used to identify the ABoVE projected GeoTIFF image(s) for that area.
For example: TileInd2 = 2017225183621.Ch083v075.001
The outlines of the swath data in the shapefile have been smoothed -- areas of missing data (such as small lakes or ponds less than 1000 meters) were removed.
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_name="ABoVE_AirSWOT_Radar_Data_1646",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-149.83, 46.85, -98.63, 70.49),
temporal=("2017-07-20", "2017-08-17"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")数据引用
Fayne, J.V., L.C. Smith, L.H. Pitcher, and T.M. Pavelsky. 2019. ABoVE: AirSWOT Ka-band Radar over Surface Waters of Alaska and Canada, 2017. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. ABoVE: AirSWOT Ka-band Radar over Surface Waters of Alaska and Canada, 2017, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1646
Kyzivat, E.D., L.C. Smith, L.H. Pitcher, J. Arvesen, T.M. Pavelsky, S.W. Cooley, and S. Topp. 2018. ABoVE: AirSWOT Color-Infrared Imagery Over Alaska and Canada, 2017. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. ABoVE: AirSWOT Color-Infrared Imagery Over Alaska and Canada, 2017, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1643ABoVE: AirSWOT Color-Infrared Imagery Over Alaska and Canada, 2017, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1643ABoVE: AirSWOT Color-Infrared Imagery Over Alaska and Canada, 2017, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1643
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