ASO L4 Lidar Point Cloud Digital Terrain Model 3m UTM Grid V001
简介
该数据集提供 3 米网格裸地海拔高度(不包括树木),用作机载雪地观测站(ASO)雪上产品的基线。 这些数据是在无雪条件下收集的,是 NASA/JPL ASO 飞机勘测活动的一部分。
摘要
ASO L4激光雷达点云数字地形模型是一种用于描述地球表面特征的数据集。它是利用激光雷达技术获取的点云数据,并经过处理和分析得到的数字地形模型。
这种数据集的坐标系统通常采用3m UTM(Universal Transverse Mercator)网格。UTM是一种平面坐标系,使用经度和纬度进行分区,并以米为单位进行测量。3m UTM网格意味着每个数据点的位置精度为3米。
ASO L4激光雷达点云数字地形模型主要用于地形分析、地貌研究、水文模拟等领域。它可以提供高精度的地形数据,可用于绘制地形剖面、生成等高线图、计算坡度和方位等信息。
此外,ASO L4激光雷达点云数字地形模型还可以用于制作三维地形模型和可视化,用于城市规划、自然资源管理和环境监测等应用。它可以帮助人们更好地了解和分析地表特征,辅助决策和规划过程。
总结起来,ASO L4激光雷达点云数字地形模型是一种基于激光雷达技术获取的点云数据,通过处理和分析得到的数字地形模型。它以3m UTM网格为坐标系统,提供高精度的地形数据,可应用于多个领域的地形分析和决策支持。
参数:TERRAIN ELEVATION 平台:DHC-6,King Air 传感器:Riegl LMS-Q1560 数据格式:GeoTIFF 时间覆盖范围:2014 年 8 月 23 日至 2019 年 10 月 10 日 时间分辨率:
空间分辨率: 3 m 3 m 空间参考系: WGS 84 / UTM zone 10NEPSG:32610 WGS 84 / UTM zone 11NEPSG:32611 WGS 84 / UTM zone 12NEPSG:32612 WGS 84 / UTM zone 13NEPSG:32613
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="ASO_3M_PCDTM",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-119.1526326, 38.34702501, -119.1465541, 38.35197009),
temporal=("2014-08-23", "2019-10-10"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
引用
Painter, T. H. & Bormann, K. J. (2020). ASO L4 Lidar Point Cloud Digital Terrain Model 3m UTM Grid, Version 1 [Data Set]. Boulder, Colorado USA. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/2EHMWG4IT76O. Date Accessed 08-23-2024.
网址推荐
0代码在线构建地图应用
https://invite.mapmost.com/#/login?source_inviter=nClSZANO