NASA数据集——1985-2015 年阿拉斯加和加拿大各地由大地遥感卫星得出的烧痕 dNBR

本文主要是介绍NASA数据集——1985-2015 年阿拉斯加和加拿大各地由大地遥感卫星得出的烧痕 dNBR,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

简介

ABoVE: Landsat-derived Burn Scar dNBR across Alaska and Canada, 1985-2015

1985-2015 年阿拉斯加和加拿大各地由大地遥感卫星得出的烧痕 dNBR
本数据集包含以 30 米分辨率计算的差分归一化烧损率 (dNBR),这些烧损率是对 1985-2015 年期间发生在阿拉斯加和加拿大北极寒带和脆弱性实验 (ABoVE) 项目区域内的火灾烧损疤痕进行计算得出的。火灾周界来自阿拉斯加机构间协调中心 (AICC) 和加拿大自然资源部 (NRC) 的火灾发生数据集。只有面积大于 200 公顷的火灾才包括在内。利用 Landsat LEDAPS 表面反射图像对,从每个烧伤疤痕周围 5 公里缓冲区域内的 Landsat 5、7 和 8 烧伤前和烧伤后场景中得出每个烧伤疤痕 30 米像素分辨率的 dNBR。


在 1985-2015 年的每个火灾年份,每个烧伤疤痕都被分配了一个烧伤 ID(BID),烧伤疤痕中的每个 30 米像素都被分配了相应的 BID 值。BID 链接到一个单独的数据文件,其中包含具体的烧伤疤痕区域,并列出了用于计算该 BID 的 dNBR 的原始大地遥感卫星图像对。同样,在每个火灾年份,焚烧疤痕中的每个 30 米像素都会被分配一个大地遥感卫星图像对 ID(PID),表明该火灾年份用于计算该像素 dNBR 的原始大地遥感卫星图像对。PID 链接到包含原始大地遥感卫星图像信息的单独数据文件。

该数据集共有 4625 个数据文件。其中包括 4623 个 GeoTIFF(.tif)格式的 dNBR、BID 和 PID 数据文件,以及两个逗号分隔(.csv)格式的文件,其中使用了 BID 和 PID Landsat 场景数据。dNBR、BID 和 PID 数据以 ABoVE 30 米参考网格系统提供,并延伸至 128 个 ABoVE 网格瓦片。每个 dNBR 数据文件都有一个 BID 数据文件和一个 PID 数据文件,用于 ABoVE 域中每年(1985-2015 年)的烧痕数据。这两个 .csv 文件是 BID 和 PID 数据查找表。

该数据集包含对 1985-2015 年期间阿拉斯加和加拿大北极北方和脆弱性实验(ABoVE)项目区域内发生的火灾烧伤疤痕计算的 30 米分辨率差分归一化烧伤率(dNBR)。火灾周界来自阿拉斯加机构间协调中心 (AICC) 和加拿大自然资源部 (NRC) 的火灾发生数据集。只有面积大于 200 公顷的火灾才包括在内。每个烧伤疤痕的 30 米像素分辨率 dNBR 是利用 Landsat LEDAPS 表面反射图像对每个烧伤疤痕周围 5 公里缓冲区域内的 Landsat 5、7 和 8 烧伤前后场景得出的。

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实地活动,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。

致谢

本研究得到了美国宇航局陆地生态计划的资助,资助编号为 NNX13AK44G。

数据文件

Bh01v03Bh05v04Bh08v07Bh10v13Bh12v14
Bh01v04Bh05v05Bh08v08Bh10v14Bh12v15
Bh01v05Bh05v06Bh08v09Bh10v15Bh12v16
Bh01v06Bh06v01Bh08v10Bh10v16Bh13v08
Bh01v07Bh06v02Bh08v11Bh11v05Bh13v09
Bh02v02Bh06v03Bh08v13Bh11v06Bh13v10
Bh02v03Bh06v04Bh09v04Bh11v07Bh13v11
Bh02v04Bh06v05Bh09v05Bh11v08Bh13v12
Bh02v05Bh06v06Bh09v06Bh11v09Bh13v13
Bh02v06Bh06v07Bh09v07Bh11v10Bh13v14
Bh03v03Bh06v08Bh09v08Bh11v11Bh13v15
Bh03v04Bh07v02Bh09v09Bh11v12Bh14v08
Bh03v05Bh07v03Bh09v10Bh11v13Bh14v09
Bh03v06Bh07v04Bh09v11Bh11v14Bh14v10
Bh03v07Bh07v05Bh09v12Bh11v15Bh14v11
Bh04v01Bh07v06Bh09v13Bh11v16Bh14v12
Bh04v02Bh07v07Bh09v14Bh12v05Bh14v13
Bh04v03Bh07v08Bh10v05Bh12v06Bh14v14
Bh04v04Bh07v09Bh10v06Bh12v07Bh14v15
Bh04v05Bh07v10Bh10v07Bh12v08Bh15v11
Bh04v06Bh08v02Bh10v08Bh12v09Bh15v12
Bh04v07Bh08v03Bh10v09Bh12v10Bh15v13
Bh05v01Bh08v04Bh10v10Bh12v11Bh15v14
Bh05v02Bh08v05Bh10v11Bh12v12Bh15v15
Bh05v03Bh08v06Bh10v12Bh12v13Bh16v11
Bh16v12
Bh16v13
Bh16v14

空间分辨率: 30-m

时间覆盖范围: 1985-01-01 至 2015-12-31

时间分辨率:每年

研究区域(所有经纬度均以十进制度表示)

SiteWesternmost LongitudeEasternmost LongitudeNorthernmost LatitudeSouthernmost Latitude
Alaska and Canada-168.4236111- 101.745555671.3558333350.25417

数据文件信息


本数据集共有 4625 个数据文件。其中包括 4623 个 GeoTIFF(.tif)格式的 dNBR、BID 和 PID 数据文件,以及两个逗号分隔格式(.csv)的文件,其中包含用于计算每个火灾年份和 ABoVE 网格瓦片中每个像素的 dNBR 的原始 Landsat 成对图像信息。

为每个火灾年份的每个烧伤疤痕计算 dNBR 值

大地遥感卫星图像对 ID (PID) 文件显示了用于计算每个火灾年份中每个像元的 dNBR 的原始大地遥感卫星图像对。
BID 文件包含每个火灾年份中每个火烧疤的烧伤 ID (BID)。每个 BID 都是以 XYYYY 形式分配给单个火烧疤的唯一 4 位数字。其中 X 为 1 或 2,分别代表来自 AICC 或 NRC 的烧伤疤痕,YYY 为三位数 ID,是一个火灾年份中特定烧伤疤痕的唯一标识符。

文件按照以下命名规则命名:ABoVE.XXX.YYYY.BhZvZ.003.proddatetime.tif

其中

  • ABoVE - 指活动
  • XXX - 指文件产品类型:dNBR、PID 或 BID
  • YYYY - 指烧毁年份:1985 - 2015
  • BhZvZ--指网格 B 瓦片 ID,其中 "Z "是一个数字(见图 2,ABOVE 网格,以及 Loboda 等人,2017 年)
  • 003 - 指产品版本
  • proddatetime - 指生产日期和时间(YYYYDDDHHMMSS)

 

GeoTiff files

Table 1. Properties of the GeoTIFF files

File typeData TypeValid Range (min to max)Fill value
dNBR16-bit signed integer-2999 to 2993-3000
BID16-bit signed integer1000 to 30000
PID16-bit signed integer0 to 2420

每个烧伤疤痕都有一个烧伤 ID(BID),烧伤疤痕中的每个 30 米像素都有相应的 BID 值。

该文件(*.csv)提供了火灾疤痕的面积、燃烧前和燃烧后的路径/行、年份以及研究中使用的 Landsat 图像的日期。YYYY = 1985-2015 年间的年份。

文件名示例:dNBR_reference_table_YYYY_BID.csv

BID 文件信息

Column HeadingUnits/formatDescription
fire_yearYYYYYear of fire from AICC and NRC sources
BIDXYYYBID is a unique 4-digit number assigned to an individual burn scar in the form of XYYY.  Where X is 1 or 2, representing burn scars from AICC or NRC sources, respectively. YYY is a three-digit ID unique identifier for a given burn scar within a fire year.
regionAlaska or Canada
area_hahaBurn scar area
satellite_pre-burn_pair1Landsat 5, Landsat 7, or Landsat 8
path_row_pre-burn_pair1PPPRRRPath/Row of Landsat pre-burn image used to calculate the dNBR. Note leading zero.
image_year_pre-burn_pair1YYYYYear pre-burn image acquired
image_julian_date_pre-burn_pair1DDDJulian date pre-burn image acquired
image_cal_date_pre-burn_pair1DD/MM/YYYYCalendar date pre-burn image acquired
satellite_post-burn_pair1Landsat 5, Landsat 7, or Landsat 8
path_row_post-burn_pair1PPPRRRPath/Row of Landsat post-burn image used to calculate the dNBR 
image_year_post-burn_pair1YYYYYear post-burn image acquired
image_julian_date_post-burn_pair1DDDJulian date post-burn image acquired
image_cal_date_post-burn_pair1DD/MM/YYYYCalendar date post-burn image acquired
satellite_pre-burn_pair2Landsat 5, Landsat 7, or Landsat 8
path_row_pre-burn_pair2PPPRRRPath/Row of Landsat pre-burn image used to calculate the dNBR. Note leading zero.
image_year_pre-burn_pair2YYYYYear pre-burn image acquired
image_julian_date_pre-burn_pair2DDDJulian date pre-burn image acquired
image_cal_date_pre-burn_pair2DD/MM/YYYYCalendar date pre-burn image acquired
satellite_post-burn_pair2Landsat 5, Landsat 7, or Landsat 8
path_row_post-burn_pair2PPPRRRPath/Row of Landsat post-burn image used to calculate the dNBR. Note leading zero.
image_year_post-burn_pair2YYYYYear post-burn image acquired
image_julian_date_post-burn_pair2DDDJulian date post-burn image acquired
image_cal_date_post-burn_pair2DD/MM/YYYYCalendar date post-burn image acquired
Notes

大地遥感卫星图像对 ID (PID)

在每个火灾年份,烧伤疤痕中的每个 30 米像素都有一个大地遥感卫星图像对 ID(PID),表明该火灾年份用于计算该像素 dNBR 的原始大地遥感卫星图像对。1984 年的大地遥感卫星图像也用于计算 1985 年的 GeoTIFFs,并包含在文件中;没有 1984 年的数据文件。

该文件(*.csv)提供了从分配的大地遥感卫星图像对 ID(PID)到研究中使用的大地遥感卫星图像的燃烧前和燃烧后路径、行、年份和日期的交叉参考。YYYY=1985-2015年间的年份。

文件名示例:dNBR_reference_table_YYYY_PID.csv DD/MM/YYYY

PID文件信息

Column HeadingUnits/formatDescription
image_year_pre-burnYYYYYear pre-burn image acquired
PIDIn each fire year, every 30-m pixel in a burn scar was assigned a Landsat image pair ID (PID), indicating the original Landsat image pair that was used to calculate the dNBR in that pixel for that fire year.
landsat_pre-burnLandsat 5, Landsat 7, or Landsat 8
path_row_pre-burnPPPRRRPath/Row of Landsat pre-burn image used to calculate the dNBR. Note leading zero.
image_julian_date_pre-burnDDDJulian date pre-burn image acquired
image_cal_date_pre-burnDD/MM/YYYYCalendar date pre-burn image acquired
landsat_post-burnLandsat 5, Landsat 7, or Landsat 8
path_row_post-burnPPPRRRPath/Row of Landsat post-burn image used to calculate the dNBR. Note leading zero.
image_year_post-burnYYYYYear post-burn image acquired
image_julian_date_post-burnDDDJulian date post-burn image acquired
image_cal_date_post-burnDD/MM/YYYYCalendar date post-burn image acquired

数据获取材料和方法

差分归一化烧毁率(dNBR)是对 1985-2015 年期间阿拉斯加和加拿大北极寒带脆弱性实验(ABoVE)项目区域内发生的火灾中的每个烧痕进行计算得出的。火灾周界来自阿拉斯加机构间协调中心 (AICC; https://fire.ak.blm.gov/) 和加拿大自然资源部 (NRC; https://www.nrcan.gc.ca/) 数据集。只有 ABoVE 核心区域内面积大于 200 公顷的燃烧才被包括在内。

每年的 dNBR 数据来自燃烧前和燃烧后的 Landsat 5 号、7 号和 8 号卫星上的燃烧疤痕场景。本研究中使用的火灾前和火灾后产品来自 Landsat 5 专题成像仪 (TM)、Landsat 7 增强型专题成像仪增强版 (ETM+) 和 Landsat 8 业务陆地成像仪 (OLI)/ 热红外传感器 (TIRS)。

将年度 dNBR 数据网格化为 ABoVE 30 米网格系统,从而得到 128 个网格瓦片,其中包含研究期间的烧伤疤痕和衍生 dNBR。数据文件包括 ABoVE 的具体网格名称和年份。

焚烧前和焚烧后图像选择

焚烧前和焚烧后图像的选择基于以下标准:

图像必须包含极少量的云层和燃烧疤痕内的云影。
燃烧前和燃烧后图像可有以下组合:OLI-OLI、TM-TM、ETM+-ETM+、TM-ETM+、ETM+-TM。由于 OLI 和先前传感器的波段范围不同,OLI 和非 OLI 图像的组合被排除在外。
焚烧前(后)图像的首选采集日期是根据以下策略选定的:火灾发生前(后)当年的 5 月中旬至 6 月下旬 > 火灾发生前(后)当年的 7 月初至 9 月中(开始下雪前) > 火灾发生前(后)当年的无雪图像。
阿拉斯加上空的 "烧伤严重程度趋势监测"(MTBS; https://www.mtbs.gov/)图像对被用作阿拉斯加烧伤疤痕上空所选 Landsat 图像对的基础;但是,任何不符合我们标准的 MTBS 图像对都会被删除,并选择新的图像对(另请参阅配套文件 ABoVE_Burn_Severity_Product_Users_Guide.pdf)。

数据链接

ABoVE: Landsat-derived Burn Scar dNBR across Alaska and Canada, 1985-2015, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1564

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassifyimport pandas as pd
import leafmapurl = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
dfleafmap.nasa_data_login()results, gdf = leafmap.nasa_data_search(short_name="ABoVE_Fire_Severity_dNBR_1564",cloud_hosted=True,bounding_box=(-168.42, 50.25, -101.74, 71.36),temporal=("2010-01-15", "2010-05-28"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Loboda, T.V., D. Chen, J.V. Hall, and J. He. 2018. ABoVE: Landsat-derived Burn Scar dNBR across Alaska and Canada, 1985-2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. ABoVE: Landsat-derived Burn Scar dNBR across Alaska and Canada, 1985-2015, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1564

网址推荐

机器学习

前言 – 人工智能教程

地图应用制作

Mapmost login

这篇关于NASA数据集——1985-2015 年阿拉斯加和加拿大各地由大地遥感卫星得出的烧痕 dNBR的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/815172

相关文章

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

MySQL大表数据的分区与分库分表的实现

《MySQL大表数据的分区与分库分表的实现》数据库的分区和分库分表是两种常用的技术方案,本文主要介绍了MySQL大表数据的分区与分库分表的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有... 目录1. mysql大表数据的分区1.1 什么是分区?1.2 分区的类型1.3 分区的优点1.4 分

Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现

《Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现》在MySQL中删除一个大表中的数据时,需要特别注意操作的性能和对系统的影响,本文主要介绍了Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现,具有一定... 目录1、需求2、方案1. 使用 DELETE 语句分批删除2. 使用 INPLACE ALTER T

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

Redis 中的热点键和数据倾斜示例详解

《Redis中的热点键和数据倾斜示例详解》热点键是指在Redis中被频繁访问的特定键,这些键由于其高访问频率,可能导致Redis服务器的性能问题,尤其是在高并发场景下,本文给大家介绍Redis中的热... 目录Redis 中的热点键和数据倾斜热点键(Hot Key)定义特点应对策略示例数据倾斜(Data S

Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩

《Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python将MySQL数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到... python将mysql数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到另一个

SpringBoot整合jasypt实现重要数据加密

《SpringBoot整合jasypt实现重要数据加密》Jasypt是一个专注于简化Java加密操作的开源工具,:本文主要介绍详细介绍了如何使用jasypt实现重要数据加密,感兴趣的小伙伴可... 目录jasypt简介 jasypt的优点SpringBoot使用jasypt创建mapper接口配置文件加密

使用Python高效获取网络数据的操作指南

《使用Python高效获取网络数据的操作指南》网络爬虫是一种自动化程序,用于访问和提取网站上的数据,Python是进行网络爬虫开发的理想语言,拥有丰富的库和工具,使得编写和维护爬虫变得简单高效,本文将... 目录网络爬虫的基本概念常用库介绍安装库Requests和BeautifulSoup爬虫开发发送请求解

Oracle存储过程里操作BLOB的字节数据的办法

《Oracle存储过程里操作BLOB的字节数据的办法》该篇文章介绍了如何在Oracle存储过程中操作BLOB的字节数据,作者研究了如何获取BLOB的字节长度、如何使用DBMS_LOB包进行BLOB操作... 目录一、缘由二、办法2.1 基本操作2.2 DBMS_LOB包2.3 字节级操作与RAW数据类型2.

MySQL使用binlog2sql工具实现在线恢复数据功能

《MySQL使用binlog2sql工具实现在线恢复数据功能》binlog2sql是大众点评开源的一款用于解析MySQLbinlog的工具,根据不同选项,可以得到原始SQL、回滚SQL等,下面我们就来... 目录背景目标步骤准备工作恢复数据结果验证结论背景生产数据库执行 SQL 脚本,一般会经过正规的审批