Global Forest Watch Canada (GFWC)|森林监测数据集|环境保护数据集
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- Global Forest Watch Canada (GFWC) 首次发布,旨在提供全球森林覆盖变化的高分辨率监测数据。
- GFWC 开始与全球多个国家和地区的研究机构合作,扩大其数据覆盖范围和应用领域。
- GFWC 发布了首个全球森林覆盖变化年度报告,标志着其数据在科学研究和政策制定中的重要应用。
- GFWC 引入了新的遥感技术,提高了数据精度和更新频率,进一步增强了其在全球森林监测中的影响力。
- GFWC 与全球森林观察(Global Forest Watch)平台整合,成为全球森林监测和保护的重要数据源之一。
- GFWC 发布了首个基于人工智能的森林变化检测系统,显著提升了数据处理效率和准确性。
- GFWC 的数据被广泛应用于全球气候变化研究和森林保护政策制定,成为国际社会关注的焦点。
- 1Global Forest Watch Canada: A Tool for Monitoring Forest Cover ChangeGlobal Forest Watch Canada · 2014年
- 2Monitoring forest degradation using Global Forest Watch Canada dataUniversity of British Columbia · 2017年
- 3Assessing forest cover change and its drivers in the Brazilian Amazon using Global Forest Watch Canada dataFederal University of Pará · 2018年
- 4Forest cover change dynamics in the Congo Basin using Global Forest Watch Canada dataUniversity of Yaoundé I · 2019年
- 5Global Forest Watch Canada data for monitoring forest cover change in the tropicsUniversity of Copenhagen · 2020年
中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)
该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
github 收录
MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程(MOOCs)的相关数据,包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
www.kaggle.com 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录