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NASA SPoRT Dust Event Labels

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Zenodo2021-03-31 更新2026-05-25 收录
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GENERAL INFORMATION 1. Title of Dataset: SPoRT Dust Event Labels 2. Author Information: A. Nicholas Elmer<br> NASA Postdoctoral Program<br> NASA Marshall Space Flight Center<br> Huntsville, Alabama, USA<br> nicholas.j.elmer@nasa.gov B. Emily Berndt<br> Earth Science Office<br> NASA Marshall Space Flight Center<br> Huntsville, Alabama, USA<br> emily.b.berndt@nasa.gov 3. Date of data collection: 2018-01-14 to 2020-06-09 4. Geographic location of data collection: Southwest United States<br> West longitude: 126.0 W<br> East longitude: 90.0 W<br> South latitude: 24.0 N<br> North latitude: 45.0 N 5. Funding source: <br> Data collection was supported by the NASA Short-term Prediction Research and Transition (SPoRT)<br> project at NASA Marshall Space Flight Center. DATA &amp; FILE OVERVIEW 1. File List:<br> testing_dataset.txt<br> training_dataset.txt<br> validation_dataset.txt<br> Georeferenced polygon shapefiles, comprising .shp, .shx, .dbf, and .prj files with timestamp {YYYY}{MM}{DD}T{HH}{MM}{SS}. 2. Relationship between files:<br> This dataset contains:<br> 1) Georeferenced (WGS 1984) polygon shapefiles containing image classification for airborne dust.<br> 2) Text files listing the timestamp of shapefiles used in the training, testing, and validation datasets<br> used by the Berndt et al. (2021) random forest dust detection model. METHODOLOGICAL INFORMATION. 1. Description of methods for collection:<br> The dust labels were manually assigned by atmospheric scientists based largely on the GOES-16 ABI Dust RGB imagery but<br> supplemented by GOES-16 true color imagery, Area Forecast Discussions issued by NOAA National Weather Service<br> Weather Forecast Offices, and Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO)<br> measurements. 2. Methods for processing the data:<br> GOES-16 ABI Dust RGB imagery was downloaded from Amazon Web Services and regridded to a 2-km rectangular grid. Feature labels were manually drawn on the imagery and classified by experts with the aid of a Python Graphical User Interface (GUI) based on the Tkinter python package. DATA-SPECIFIC INFORMATION FOR SHAPEFILES: 1. Shapefile coordinate system: WGS 1984 2. Number of Shapefiles: 83 3. Number of Polygons per Shapefile: Varies 4. Number of Attributes per polygon: 1 5. Attribute list:<br> A. Class: 0 --&gt; No Dust<br> 1 --&gt; Dust<br> 2 --&gt; Reserved for future use<br> 3 --&gt; No Data Value

基本信息 1. 数据集名称:SPoRT沙尘事件标注集 2. 作者信息: A. 尼古拉斯·埃尔默(A. Nicholas Elmer) NASA博士后项目 NASA马歇尔太空飞行中心 美国阿拉巴马州亨茨维尔 nicholas.j.elmer@nasa.gov B. 艾米丽·伯恩特(Emily Berndt) 地球科学办公室 NASA马歇尔太空飞行中心 美国阿拉巴马州亨茨维尔 emily.b.berndt@nasa.gov 3. 数据采集时间:2018年1月14日至2020年6月9日 4. 数据采集地理范围:美国西南部,西经126.0°至西经90.0°,北纬24.0°至北纬45.0° 5. 资助来源: 数据采集工作由NASA马歇尔太空飞行中心的NASA短期预报研究与转型(Short-term Prediction Research and Transition, SPoRT)项目支持。 数据与文件概览 1. 文件清单: testing_dataset.txt、training_dataset.txt、validation_dataset.txt,以及带时间戳格式{YYYY}{MM}{DD}T{HH}{MM}{SS}的地理参考多边形形状文件,包含.shp、.shx、.dbf和.prj四种格式。 2. 文件关联说明: 本数据集包含以下内容: 1) 采用WGS 1984坐标系的地理参考多边形形状文件,用于对大气沙尘进行图像分类标注; 2) 文本文件,分别列出了用于Berndt等人2021年随机森林沙尘检测模型的训练、测试与验证集所对应的形状文件时间戳。 方法学信息 1. 数据采集方法说明: 沙尘标注由大气科学专家手动完成,主要基于GOES-16先进基线成像仪(Advanced Baseline Imager, ABI)沙尘RGB影像,同时辅以GOES-16真彩色影像、美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)国家气象局预报办公室发布的区域预报讨论纪要,以及云气溶胶激光雷达与红外探路者卫星观测(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation, CALIPSO)的测量数据。 2. 数据处理方法说明: 从亚马逊云服务(Amazon Web Services, AWS)下载GOES-16 ABI沙尘RGB影像,并重采样至2公里的矩形网格。特征标注由专家借助基于Tkinter Python包开发的Python图形用户界面(GUI)手动绘制并完成分类。 形状文件专属数据信息 1. 形状文件坐标系:WGS 1984 2. 形状文件总数:83个 3. 单个形状文件包含的多边形数量:不固定 4. 每个多边形的属性字段数:1个 5. 属性字段清单: A. 类别:0 → 无沙尘;1 → 沙尘;2 → 预留待后续使用;3 → 无数据值

提供机构:
Zenodo
创建时间:
2021-03-31
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