A-Train 云分割数据集:用于训练深度学习模型的数据集

文摘   2024-09-10 08:03   山西  

The A-Train Cloud Segmentation Dataset

简介

A-Train 云分割数据集 ATCS 是一个用于训练深度学习模型的数据集,可对多角度卫星图像中的云进行体积分割。该数据集由来自 PARASOL 任务上 POLDER 传感器的多角度偏振测量的时空对齐斑块和来自 2B-CLDCLASS 产品(使用 CloudSat 上的云剖面雷达 (CPR))的垂直云剖面组成。

  • 数据集概览 A-Train云分割数据集旨在训练深度学习模型,从多角度卫星图像中体积分割云层。该数据集包含丰富的云层信息,适用于云检测研究。

  • 资源获取 数据集由NASA开放,用户可以从其开放数据门户下载相关数据,进行云检测和深度学习算法的训练。

  • 应用场景 除了云检测,该数据集还可用于气候研究、环境监测和其他遥感应用,推动相关研究的进展。

 

核心数据

PublisherNASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC
Contact Nameundefined
Contact Emailmailto:data@oceancolor.gsfc.nasa.gov
Bureau Code026:00
Program Code026:001
Public Access Levelpublic
Geographic Coverage-180.0 -90.0 180.0 90.0
Temporal Applicability2007-11-27T00:00:02Z/2023-04-17T00:00:00Z
Themegeospatial
Languageen-US
HomepageATCS - SeaBASS
Issued2007-11-27T00:00:02.000Z
Unique IdentifierC2172083412-OB_DAAC
Last Update2023-04-06T00:00:00.000Z


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="ATCS",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
temporal=("2017-07-20", "2017-08-08"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)


gdf.explore()

#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. ATCS - SeaBASS.

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