OMI/Aura 甲醛（HCHO）总柱浓度，1 轨道 L2 幅宽，13x24 公里，V003（OMHCHO），GES DISC
【摘要】 OMI/Aura Formaldehyde (HCHO) Total Column 1-orbit L2 Swath 13x24 km V003 (OMHCHO) at GES DISC简介美国宇航局戈达德地球科学数据与信息服务中心 (GES DISC) 现已向公众开放 Aura 臭氧监测仪 (OMI) 第三版甲醛产品 OMHCHO。该产品为二级 OMI 总柱甲醛产品，简称 OMHCHO。该...
OMI/Aura Formaldehyde (HCHO) Total Column 1-orbit L2 Swath 13x24 km V003 (OMHCHO) at GES DISC
简介
美国宇航局戈达德地球科学数据与信息服务中心 (GES DISC) 现已向公众开放 Aura 臭氧监测仪 (OMI) 第三版甲醛产品 OMHCHO。该产品为二级 OMI 总柱甲醛产品，简称 OMHCHO。该产品的算法负责人是美国 OMI 科学家 Kelly Chance 博士和来自哈佛-史密森中心（位于马萨诸塞州剑桥市）的 Thomas Kurosu 博士。OMHCHO 产品包含总垂直柱甲醛浓度、标准误差（均方根误差和标准差）、质量标志、地理位置信息和其他辅助信息。
OMHCHO 文件采用版本 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。OMHCHO 数据产品的平均文件大小约为 5 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_name="OMHCHO",
cloud_hosted=True,
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_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
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