NASA数据集：ASTER全球数字海拔模型（GTEM）V003

原创

此星光明 2024-09-10 09:49:39 ©著作权

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ASTER Digital Elevation Model V003

简介

ASTER全球数字海拔模型（GTEM）第3版（ASTG TM）提供了地球陆地区域的全球数字海拔模型（TEM），空间分辨率为1角秒（赤道处水平位置约30米）。ASTER GTEM数据产品的开发是美国国家航空航天局（NASA）和日本经济产业省（METI）之间的合作成果。ASTER GTEM数据产品由东京的传感器信息实验室公司（SILC）创建。ASTER GTEM第3版数据产品是根据对整个ASTER 1A级（https：//doi.org/10.5067/ASTER/ASTER/AST_L1A.003）档案的自动处理创建的，该档案是在2000年3月1日至2013年11月30日期间获取的场景。使用立体相关来生成超过一百万个基于单个场景的ASTER数字元，并对其应用了云掩蔽。所有云屏蔽的数字元和非云屏蔽的数字元都被堆叠。删除了剩余坏值和离群值。在数据堆叠有限的地区，使用了几个现有的参考数字元来补充ASTER数据以纠正剩余异常。对选定的数据进行平均以创建最终像素值，然后将数据分割为1度纬度乘1度经度的区块，并具有一个像素重叠。为了纠正水体表面的海拔值，还生成了ASTER全球水体数据库（ASTWBD）（https：//doi.org/10.5067/ASTER/ASTWBD.001）第1版数据产品。ASTER GTEM的地理覆盖范围从北纬83°延伸到南纬83°。每个图块以GeoTivf格式分布，并投影在1984年世界大地测量系统（WGS 84）/1996年地球引力模型（EGM 96）大地水准面上。该系列中的22，912块瓷砖中的每一块都至少包含0.01%的土地面积。ASTER GTEM产品中提供了用于TEM和场景数（NUM）的层。

ASTER GTEM产品中提供了用于TEM和场景数（NUM）的层。NUM层指示每个像素处理的场景数量以及数据来源。虽然ASTER GTEM第3版数据产品比第2版提供了重大改进，但建议用户该产品仍然可能包含异常和伪影，这将降低其对某些应用程序的可用性。与之前版本相比的改进/变化·扩大收购覆盖范围，将无云输入场景的数量从版本2的约150万个增加到版本3的约188万个场景。·在水体处理中实现河流与湖泊的分离。·最小水体检测面积从1平方公里降至0.2平方公里。

摘要

Terra高级星载热发射和反射辐射计（ASTER）全球数字海拔模型（GTEM）第3版（ASTG TM）提供了地球陆地区域的全球数字海拔模型（TEM），空间分辨率为1角秒（赤道处水平位置约30米）。 ASTER GTEM数据产品的开发是美国国家航空航天局（NASA）和日本经济产业省（METI）之间的合作成果。ASTER GTEM数据产品由东京的传感器信息实验室公司（SILC）创建。 ASTER GTEM第3版数据产品是根据2000年3月1日至2013年11月30日期间获取的整个ASTER 1A级场景档案的自动化处理创建的。使用立体相关来生成超过一百万个基于单个场景的ASTER数字元，并对其应用了云掩蔽。所有云屏蔽的数字元和非云屏蔽的数字元都被堆叠。删除了剩余坏值和离群值。在数据堆叠有限的地区，使用了几个现有的参考数字元来补充ASTER数据以纠正剩余异常。对选定的数据进行平均以创建最终像素值，然后将数据分割为1度纬度乘1度经度的区块，并具有一个像素重叠。为了纠正水体表面的海拔值，还生成了ASTER全球水体数据库（ASTWBD）第1版数据产品。

ASTER GTEM的地理覆盖范围从北纬83°延伸到南纬83°。每个磁贴都通过NASA Earthdata Search以云优化的地理Tivf（COG）和NetCTF 4格式分布，并通过LP DAAC数据池以标准的地理Tivf格式分布。数据预测在1984年世界大地测量系统（WGS 84）/1996年地球引力模型（EGM 96）大地水准面上。该系列中的22，912块瓷砖中的每一块都至少包含0.01%的土地面积。 ASTER GTEM产品中提供了用于TEM和场景数（NUM）的层。NUM层指示每个像素处理的场景数量以及数据来源。虽然ASTER GTEM第3版数据产品比第2版提供了重大改进，但建议用户该产品仍然可能包含异常和伪影，这将降低其对某些应用程序的可用性。

Collection

Characteristic	Description
Collection	Terra ASTER
DOI	10.5067/ASTER/ASTGTM.003
File Size	~25 MB
Temporal Resolution	Multi-Year
Temporal Extent	2000-03-01 to 2013-11-30
Spatial Extent	Global
Coordinate System	Geographic Latitude and Longitude
Datum	WGS84/EGM96
File Format	GeoTIFF or netCDF-4
Geographic Dimensions	1 degree lat x 1 degree lon

Granule

Characteristic	Description
Number of Science Dataset (SDS) Layers	2
Columns/Rows	3601 x 3601
Pixel Size	30 m

SDS Name	Description	Units	Data Type	Fill Value	No Data Value	Valid Range	Scale Factor
DEM	Digital Elevation Model	Meters	16-bit signed integer	-9999	N/A	-500 to 9000 (0 at sea level)	N/A
NUM¹	Number of scenes	Number	16-bit signed integer	N/A	N/A	0 to 250	N/A

¹The contents of the NUM file indicate number of DEM tiles used and the source of the data.

Reference Data for Number of Scenes Layer

Value	Description
0-50	GDEM V3 (0 to 50+ scenes)¹
60-110	GDEM V2 (0 to 50+ scenes)¹
131-184	PRISM (1 to 54 scenes)
201-223	SRTM (1 to 23 swaths)
231	SRTM V3 from initial GDEM V3
232	SRTM V2 from initial GDEM V3
233	SRTM V2 from GDEM V2
234	SRTM with NGA fill from GDEM V2
241	NED from GDEM V2 (USA)
242	NED from initial GDEM V3 (USA)
243	CDED from GDEM V2 (Canada)
244	CDED from initial GDEM V3 (Canada)
245	Alaska DEM from GDEM V2
246	Alaska DEM from initial GDEM V3
250	Interpolated

¹ 0 = Unspecified

List of abbreviations: PRISM = Advanced Land Observing Satellite (ALOS) Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping (PRISM), SRTM = Shuttle Radar Topography Mission, NGA = National Geospatial-Intelligence Agency, NED = United States Geological Survey (USGS) National Elevation Dataset, CDED = Canadian Digital Elevation Data, Alaska DEM = USGS 3D Elevation Program (3DEP) Alaska DEM

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="AST14DEM",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -83.0, 180.0, 83.0),
    temporal=("2000-03-06", "2013-12-10"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

NASA数据集：ASTER全球数字海拔模型（GTEM）V003_数据集

引用

NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center. Accessed 2024-08-27 from https://doi.org/10.5067/ASTER/ASTGTM.003