AirMOSS: L2/3 Volumetric Soil Moisture Profiles Derived From Radar, 2012-2015
简介
该数据集提供了通过机载次冠层和次表层微波观测站（AirMOSS）雷达仪器在北美十个站点采集的多深度、90 米空间分辨率的 2/3 级根区土壤湿度（RZSM）估算值。AirMOSS 利用美国宇航局湾流-III 型飞机上的 P 波段合成孔径雷达 (SAR) 提供的数据估算 RZSM。由此得出的土壤水分估算值捕捉到了每个研究地点约 100km x 25km 区域内土壤梯度、地形和植被异质性的影响。AirMOSS 飞行活动从 2012 年到 2015 年至少每半年在每个站点进行一次。该数据集包括 204 个 netCDF v4（*.nc4）格式的文件。每个文件都代表单个站点单日一次 AirMOSS 飞行活动的 L2/3 土壤湿度估算值。该数据产品的算法理论基础文件（ATBD）作为配套文件提供。
摘要
AirMOSS是一个美国国家航空航天局（NASA）资助的项目，旨在通过使用合成孔径雷达（SAR）技术来观测和监测地球表面的土壤湿度。该项目使用了从2012年到2015年期间收集的数据，这些数据提供了关于土壤湿度的三维信息。
AirMOSS项目使用的合成孔径雷达可以通过发射和接收雷达波束来测量地表以下几厘米到几米的土壤层的湿度。这些雷达波束通过大气和植被透射到达地球表面，并返回到接收器进行分析。
通过AirMOSS项目收集的数据，可以获得土壤湿度的垂直剖面信息，即L2/3 Volumetric Soil Moisture Profiles。这些剖面可以显示土壤在不同深度上的湿度分布情况，从而提供了对土壤水分状况的详细了解。
AirMOSS项目的数据可用于研究土壤水分对生态系统和气候的影响，以及用于监测土壤湿度的变化。该数据对于农业、水资源管理和自然灾害预警等领域具有重要的应用价值。
总而言之，AirMOSS项目通过利用合成孔径雷达技术获取了土壤湿度的三维信息，提供了L2/3 Volumetric Soil Moisture Profiles数据，可用于研究和监测土壤水分状况的变化。
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="AirMOSS_L2_3_RZ_Soil_Moisture_1418",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-123.28, 9.88, -68.32, 54.13),
temporal=("2012-09-18", "2015-09-29"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")引用
Moghaddam, M., A. Tabatabaeenejad, R.H. Chen, S.S. Saatchi, S. Jaruwatanadilok, M. Burgin, X. Duan, and M.L. Truong-Loi. 2018. AirMOSS: L2/3 Volumetric Soil Moisture Profiles Derived From Radar, 2012-2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. AirMOSS: L2/3 Volumetric Soil Moisture Profiles Derived From Radar, 2012-2015, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1418
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