esa-mars-express-observations
收藏Hugging Face2026-04-02 更新2026-04-03 收录
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资源简介:
该数据集包含欧洲空间局(ESA)火星快车任务的完整观测元数据目录,共计1,658,416条观测记录,涵盖8种仪器。火星快车自2003年12月进入火星轨道以来,一直在研究火星的大气、表面、地下和空间环境。数据集中的每条记录代表一个观测或数据单元,包含时间、空间覆盖范围、仪器参数和访问URL等信息。数据集遵循EPN-TAP标准,包含约50个字段,如唯一观测标识符、目标名称、仪器名称、观测时间范围、空间坐标范围、光谱范围、处理级别等。该数据集特别适用于研究火星的长期变化,如大气监测、季节性极冠演变和尘暴周期等。数据集每周从ESA行星科学档案更新一次,采用CC-BY-4.0许可。
创建时间:
2026-03-25
原始信息汇总
ESA Mars Express Observations 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称:ESA Mars Express Observations
- 发布者:Julien Simon
- 发布日期:2026年
- 许可证:CC-BY-4.0
- 语言:英语
- 数据格式:Parquet
- 数据规模:1,658,416条观测记录(1M<n<10M)
- 任务类别:表格分类
- 标签:space, mars, mars-express, esa, planetary-science, open-data, tabular-data, parquet
数据集描述
该数据集包含欧洲空间局(ESA)火星快车任务自2003年12月进入轨道以来,超过20年火星探索的完整观测元数据目录。数据来源于ESA行星科学档案(PSA),符合EPN-TAP标准。每条记录代表一次观测或数据单元,包含时间、空间覆盖范围、仪器参数和访问URL。
科学背景与价值
火星快车任务携带了8台仪器,用于研究火星的大气、表面、次表面和空间环境。其长期运行(超过20年)使得该观测目录对于研究长期变化具有独特价值,能够捕捉多个完整的火星年大气监测、季节性极冠演变和沙尘暴周期数据。数据集支持跨仪器、同地点、同时刻的观测交叉引用,实现单一仪器无法完成的多波长分析。
仪器与观测数量
- ASPERA-3:675,880次观测
- HRSC:265,020次观测
- VMC:233,925次观测
- MaRS:231,219次观测
- PFS:88,872次观测
- SPICAM:70,653次观测
- MARSIS:56,980次观测
- OMEGA:35,867次观测
关键数据列(模式)
| 列名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
granule_uid |
string | 唯一观测标识符 |
granule_gid |
string | 组标识符 |
obs_id |
string | 观测ID |
dataproduct_type |
string | 数据产品类型 |
target_name |
string | 目标天体 |
target_class |
string | 目标类别 |
instrument_name |
string | 仪器名称 |
time_min |
float64 | 观测开始时间(儒略日) |
time_max |
float64 | 观测结束时间(儒略日) |
c1min/c1max |
float64 | 空间坐标1范围 |
c2min/c2max |
float64 | 空间坐标2范围 |
spectral_range_min/max |
float64 | 光谱范围边界 |
processing_level |
string | 数据处理级别 |
creation_date |
string | 数据产品创建日期 |
access_url |
string | 数据产品访问URL |
access_format |
string | 数据格式 |
完整模式包含约50列,遵循EPN-TAP标准。
快速统计
- 总观测次数:1,658,416
- 仪器数量:8
- 不同目标数量:2
- 时间跨度:儒略日 2452690.3 – 2460964.2
数据来源与更新
- 数据源:ESA行星科学档案(https://psa.esa.int/),EPN-TAP服务地址为
https://psa.esa.int/psa-tap/tap/sync。 - 更新频率:每周一07:00 UTC通过GitHub Actions更新。
相关数据集
- mars-craters — Robbins火星陨石坑目录
- exoplanet-archive — NASA系外行星档案
- lunar-craters — 月球陨石坑目录
引用格式
bibtex @dataset{mars_express_observations, author = {Simon, Julien}, title = {ESA Mars Express Observations}, year = {2026}, publisher = {Hugging Face}, url = {https://huggingface.co/datasets/juliensimon/esa-mars-express-observations}, note = {Based on ESA Planetary Science Archive (PSA) EPN-TAP service} }
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
在行星科学数据开放共享的背景下,该数据集通过自动化流程从欧洲空间局行星科学档案的EPN-TAP服务中系统提取并整合而成。构建过程严格遵循国际行星数据标准,每周定时从官方数据源同步更新,确保了元数据记录的完整性与时效性。数据集以Parquet格式高效存储了超过165万条观测记录,每条记录均包含观测时间、空间覆盖、仪器参数及数据访问链接等结构化字段,为火星科学研究提供了规范化的数据基础。
特点
本数据集的核心特点在于其跨越二十余年的长时间序列覆盖,完整收录了火星快车任务八台科学仪器的观测元数据。数据具有高度的时空关联性,支持对火星大气季节循环、极冠演化及表面地质变化的长期研究。其多仪器协同观测的特性使得跨波段与多参数联合分析成为可能,例如将高分辨率立体相机影像与地下雷达探测数据相结合,为揭示火星水冰分布与地质历史提供了独特的数据视角。
使用方法
研究人员可通过Hugging Face的`datasets`库直接加载该数据集,利用其转换为Pandas DataFrame进行灵活的查询与分析。典型应用包括按仪器类型筛选观测记录、统计年度观测趋势,或结合时空字段进行特定区域的观测历史重建。数据集提供的访问链接可直接导向原始科学数据产品,便于用户获取高层次的元数据摘要后进行深入的数据挖掘与多源信息融合研究。
背景与挑战
背景概述
欧洲空间局(ESA)于2003年12月成功将火星快车(Mars Express)探测器送入火星轨道,开启了人类对火星大气、地表、次表层及空间环境的系统性探测。该任务搭载了包括高分辨率立体相机(HRSC)、次表层探测雷达(MARSIS)、红外成像光谱仪(OMEGA)在内的八台科学仪器,旨在揭示火星的地质演化、水冰分布、大气成分及气候变迁等核心科学问题。数据集由Julien Simon等人于2026年整理并发布,汇集了超过165万条观测元数据,覆盖了长达二十余年的探测周期,为行星科学研究提供了前所未有的时间序列与多仪器协同分析基础,极大地推动了火星全球地形建模、极地液态水探测及矿物分布图谱等领域的突破性进展。
当前挑战
在行星科学领域,火星快车观测数据集致力于解决多源异构遥感数据的集成与标准化难题,其核心挑战在于如何从海量、多时相、多仪器的观测中提取一致的科学信息,以支持火星环境长期演变与地质过程的跨尺度研究。数据构建过程中,研究团队需克服欧洲行星科学档案(PSA)中EPN-TAP标准元数据的复杂映射与清洗,确保时间、空间及光谱维度属性的精确对齐;同时,面对八台仪器观测模式、分辨率及数据格式的显著差异,实现跨仪器观测事件的时空匹配与质量控制成为另一关键挑战,这要求构建流程具备高度的自动化与容错能力,以维持数据集的完整性与时效性。
常用场景
经典使用场景
在行星科学领域,ESA火星快车观测数据集为研究人员提供了一个系统化的元数据目录,其经典使用场景体现在对火星长期多仪器协同观测的分析。该数据集整合了高分辨率立体相机、雷达探测仪、红外成像光谱仪等八种仪器超过165万条观测记录,支持科学家开展火星表面地形重建、地下液态水探测以及全球矿物分布制图等综合性研究。通过统一的EPN-TAP标准格式,研究者能够高效地跨时间、空间和光谱维度进行数据检索与关联,为理解火星的地质演化、气候变化及潜在宜居性提供了关键的数据基础。
解决学术问题
该数据集有效解决了行星科学中多个核心学术问题,特别是在火星水文历史、大气动力学及表面过程长期监测方面。例如,通过MARSIS雷达数据揭示了南极层状沉积物下液态水的存在,重塑了对现代火星水循环的认知;OMEGA光谱数据则系统识别了全球范围的含水矿物分布,为约束火星早期湿润环境提供了实证。此外,跨越二十余年的连续观测使得科学家能够追踪火星大气中水汽、臭氧和尘埃的季节性变化,以及全球性沙尘暴事件,从而深化对火星气候系统长期演变规律的理解。
衍生相关工作
围绕该数据集已衍生出多项经典研究工作,包括基于HRSC数据构建的火星全球高精度数字高程模型,成为行星地质制图的标准参考;利用MARSIS雷达反射信号分析提出的南极地下液态湖假说,引发了关于火星现代水循环的热烈讨论。此外,结合OMEGA与SPICAM数据的多光谱研究,系统揭示了火星表面矿物组成与大气成分的耦合关系。这些成果不仅发表于《自然》《科学》等顶级期刊,也促进了新型数据分析方法的发展,如机器学习在行星遥感数据自动分类与异常检测中的应用。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



