AfriSAR: Rainforest Canopy Height Derived from PolInSAR and Lidar Data, Gabon简介本数据集提供了加蓬蓬加拉国家公园和洛佩国家公园研究区域的森林冠层高度及其不确定性估算值。数据集包含两种冠层高度产品1利用多基线极化干涉合成孔径雷达PolInSAR数据通过反演随机体地面RVoG模型和开源 Python 库 Kapok 计算得到的冠层高度2融合 PolInSAR 和陆地、植被和冰传感器LVIS激光雷达数据得到的冠层高度。此外本数据集还包含 PolInSAR 数据的各种中间参数包括雷达后向散射系数、相干性、观测条件和地形几何形状这些参数有助于深入了解用于反演 RVoG 模型的输入数据以及冠层高度估算的精度。AfriSAR 观测活动于 2016 年 2 月 27 日至 2016 年 3 月 8 日期间进行。 AfriSAR 数据由美国国家航空航天局 (NASA) 与欧洲航天局 (ESA) 和加蓬航天局合作收集。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_namePolInSAR_Canopy_Height_1589, 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/