在GES DISC对OMI/Aura云压和云量（拉曼散射）沿CloudSat V003轨道200公里幅宽子集（OMCLDRR_CPR）进行测量

本数据产品源自OMI/Aura传感器，提供沿CloudSat轨道的云压与云量子集（采用拉曼散射法），适用于A-Train任务的分析与应用。

简介

本子集沿CloudSat轨道采集，专为A-Train任务设计，核心数据采用旋转拉曼散射法生成。作为二级全球云产品，它利用环光谱最小二乘拟合提供有效云压与云量（通过填充392‑398 nm夫琅禾费谱线实现）。子集选取CloudSat轨道两侧各100公里范围内的OMI数据，形成约200公里宽的条带。产品附带辅助参数、地形、地理位置、太阳与卫星观测角度及质量标志。尽管与CloudSat共轨，该子集同样适用于A-Train其他应用场景。

内容摘要

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="")
df

leafmap.nasa_data_login()

results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="OMCLDRR_CPR",
cloud_hosted=True,
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_gdf=True,
)

gdf.explore()

最后，通过leafmap.nasa_data_download函数，将前5个结果数据集下载至data文件夹，完成数据获取。