NASA SPoRT Dust Event Labels
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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 & 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 --> No Dust<br> 1 --> Dust<br> 2 --> Reserved for future use<br> 3 --> No Data Value
### 基本信息 1. 数据集名称：SPoRT沙尘事件标注集（SPoRT Dust Event Labels） 2. 作者信息： A. 尼古拉斯·J·埃尔默（A. Nicholas Elmer）：NASA博士后项目，NASA马歇尔航天飞行中心，美国阿拉巴马州亨茨维尔，电子邮箱：nicholas.j.elmer@nasa.gov B. 埃米莉·B·伯恩特（B. Emily Berndt）：地球科学办公室，NASA马歇尔航天飞行中心，美国阿拉巴马州亨茨维尔，电子邮箱：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90.0°，北纬24.0°至45.0° 5. 资助来源：本数据集的采集工作由NASA马歇尔航天飞行中心的NASA短期预报研究与过渡（Short-term Prediction Research and Transition, SPoRT）项目资助支持。 ### 数据与文件概览 1. 文件清单： - testing_dataset.txt（测试数据集文本文件） - training_dataset.txt（训练数据集文本文件） - validation_dataset.txt（验证数据集文本文件） - 带时间戳格式{YYYY}{MM}{DD}T{HH}{MM}{SS}的地理配准多边形形状文件，包含.shp、.shx、.dbf和.prj四种格式文件。 2. 文件间关联关系： 本数据集包含两部分内容： 1) 采用WGS 1984坐标系的地理配准多边形形状文件，内含悬浮沙尘的图像分类标注； 2) 文本文件，列出了用于伯恩特等人（2021）随机森林沙尘检测模型的训练、测试与验证数据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合成影像，并辅以GOES-16真彩色影像、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）国家气象局预报办公室发布的区域预报讨论文档，以及云气溶胶激光雷达与红外探路卫星观测（CALIPSO）的探测数据。 2. 数据处理方法： GOES-16 ABI沙尘RGB合成影像从亚马逊云服务（Amazon Web Services, AWS）下载，并重网格化至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（Graphical User Interface, GUI）在影像上手动绘制并完成分类。 ### 形状文件专属信息 1. 形状文件坐标系：WGS 1984 2. 形状文件总数：83个 3. 单个形状文件内的多边形数量：不固定 4. 每个多边形的属性数量：1项 5. 属性列表： A. 类别：0 -- 无沙尘；1 -- 沙尘；2 -- 预留待后续使用；3 -- 无数据值
