OMI/Aura 近紫外气溶胶光学厚度和单次散射反照率 1 轨道 L2 幅宽 13x24 km V003 (OMAERUV) 在 GES DISC 上

发布时间：2026/6/11 8:06:51

OMI/Aura Near UV Aerosol Optical Depth and Single Scattering Albedo 1-orbit L2 Swath 13x24 km V003 (OMAERUV) at GES DISC简介美国宇航局奥拉臭氧监测仪Aura OMI二级近紫外气溶胶数据产品“OMAERUV”近期采用改进算法重新处理现已于 2012 年 4 月向公众发布。该数据可从美国宇航局戈达德地球科学数据与信息服务中心GES DISC获取。该二级近紫外气溶胶产品的简称是 OMAERUV_V003。OMAERUV 反演算法由美国 OMI 团队科学家开发。奥马尔·托雷斯博士戈达德太空飞行中心/美国宇航局是该产品的首席研究员。OMAERUV 产品包含 OMI 视场13×24 公里内三个不同波长354、388 和 500 纳米的气溶胶吸收和消光光学厚度、单次散射反照率、气溶胶指数以及其他辅助参数和地理位置参数。OMAERUV 文件以版本 5 EOS 分层数据格式 (HDF-EOS5) 存储。每个文件包含轨道日照部分约 53 分钟的数据。每天大约有 14 个轨道。OMAERUV 数据产品的最大文件大小约为 6 MB。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_nameABoVE_ASCENDS_XCO2_2050, 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)引用网址推荐个人主页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/