OMI/Aura Ozone(O3) Total Column 1-Orbit L2 Swath 13x24 km V003 (OMTO3)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) 向公众开放了 Aura 臭氧监测仪 (OMI) 的二级总柱臭氧数据产品 OMTO3版本 003。OMI 提供两种基于不同算法的二级总柱臭氧产品OMTO3 和 OMDOAO3其像素分辨率为 13 x 24 公里星下点。该二级全球总柱臭氧产品 (OMTO3) 基于增强型 TOMS 版本 8 算法该算法主要利用 317.5 纳米和 331.2 纳米波长的紫外辐射数据。OMI 高光谱测量有助于校正导致臭氧反演不确定性的因素例如云和气溶胶、海面眩光效应、廓线形状敏感性、二氧化硫和其他痕量气体污染。除了臭氧总量值外该产品还包含一些辅助衍生参数和辅助输入参数包括 N 值、有效朗伯场景反射率、紫外气溶胶指数、二氧化硫指数、云量、云压、云下臭氧、地形高度、地理位置、太阳和卫星观测角度以及质量标志。该二级 OMI 臭氧总量产品的简称是 OMTO3。该产品的算法负责人是 NASA OMI 科学家 Pawan K. Bhartia 博士。OMTO3 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。OMTO3 数据产品的最大文件大小约为 35 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_nameOMTO3, 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)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/