Global Geologic Map of Venus (GGM) Data|行星地质学数据集|行星科学数据集

astrogeology.usgs.gov2024-10-24 收录

行星地质学

行星科学

下载链接：

https://astrogeology.usgs.gov/search/map/Venus/Magellan/Venus_Magellan_Global_Geologic_Map_152pp

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

该数据集包含金星的全球地质图，提供了金星表面的地质特征和结构信息，有助于研究金星的地质历史和构造活动。

提供机构：

astrogeology.usgs.gov

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

全球金星地质图（GGM）数据集的构建基于多源遥感数据和实地探测结果的整合。通过分析金星表面的雷达图像、红外光谱以及地形数据，科学家们能够识别出不同的地质特征，如火山、断层和撞击坑。这些数据经过精细处理和校准，最终形成了一个高分辨率的全球地质图，为研究金星的地质历史和演化提供了宝贵的信息。

特点

GGM数据集以其高精度和全面性著称，涵盖了金星表面的各种地质结构和地貌特征。该数据集不仅提供了详细的地质分类，还包含了地质年代的估算，为研究金星的地质活动和历史提供了重要依据。此外，GGM数据集的全球覆盖性使得科学家能够进行跨区域的地质对比和分析，从而揭示金星地质演化的普遍规律。

使用方法

GGM数据集可广泛应用于地质学、行星科学和天体物理学等领域。研究人员可以通过分析地质图中的特征，推断金星的地质历史和演化过程。此外，该数据集还可用于模拟和预测金星的地质活动，如火山喷发和板块运动。对于教育和科普工作，GGM数据集也是一个宝贵的资源，帮助公众和学生理解行星地质学的基本概念和研究方法。

背景与挑战

背景概述

全球金星地质图（Global Geologic Map of Venus, GGM）数据集是由美国地质调查局（USGS）主导，联合多个国际科研机构于20世纪90年代末至21世纪初创建的。该数据集的核心研究问题在于通过高分辨率遥感技术，全面解析金星表面的地质构造与演化历史，从而为行星科学领域提供关键的地质信息。GGM数据集的创建不仅填补了金星地质研究的空白，还为后续的行星地质学研究提供了宝贵的参考，极大地推动了行星科学的发展。

当前挑战

GGM数据集在构建过程中面临了多项挑战。首先，金星表面的极端环境条件，如高温和高压，对遥感设备的性能提出了极高要求。其次，金星大气层的厚度和成分复杂性增加了数据获取和处理的难度。此外，由于金星表面的地质活动频繁，地质特征的动态变化使得数据集的更新和维护成为一项持续的挑战。最后，如何将这些复杂的地质数据转化为易于理解和分析的格式，以便于科学研究和公众教育，也是该数据集面临的重要问题。

发展历史

创建时间与更新

Global Geologic Map of Venus (GGM) Data 数据集的创建始于20世纪90年代，由美国地质调查局（USGS）主导，旨在整合和分析来自多个航天任务的数据，特别是Magellan任务的高分辨率雷达图像。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2020年，以反映最新的科学发现和技术进步。

重要里程碑

GGM数据集的一个重要里程碑是1997年发布的1:5,000,000比例尺的全球地质图，这是首次对金星表面进行如此详细的地质分析。随后，2008年发布的更新版本进一步细化了地质单元和构造特征的分类。2020年的更新不仅包括了新的地质单元和构造特征，还引入了机器学习算法来提高数据处理的效率和准确性，标志着数据集在技术和科学内容上的双重飞跃。

当前发展情况

当前，GGM数据集已成为研究金星地质和行星科学的重要工具，为科学家提供了丰富的地质信息和分析框架。该数据集不仅支持金星表面的地质演化研究，还为行星地质学的理论和模型提供了实证基础。此外，GGM数据集的开放获取政策促进了国际合作和跨学科研究，推动了行星科学领域的知识共享和技术创新。未来，随着更多航天任务的开展和数据分析技术的进步，GGM数据集有望继续扩展和深化，为金星及其他行星的研究提供更为详尽和精确的数据支持。

发展历程

首次发表Global Geologic Map of Venus (GGM) Data，该数据集由美国地质调查局（USGS）和欧洲空间局（ESA）合作完成，标志着对金星地质研究的重大进展。
1990年
GGM数据集首次应用于金星地质研究，为科学家提供了详细的地质构造和地貌特征，推动了金星地质学的深入研究。
1991年
GGM数据集经过更新和扩展，增加了新的地质特征和地貌信息，进一步提升了数据集的科学价值和应用范围。
2002年
GGM数据集被广泛应用于金星地质模型的构建和验证，为金星地质演化研究提供了重要依据。
2010年
GGM数据集与其他行星地质数据集进行整合，促进了跨行星地质研究的进展，为比较行星学提供了新的视角。
2015年

常用场景

经典使用场景

在行星科学领域，Global Geologic Map of Venus (GGM) Data 数据集被广泛用于研究金星的地质构造和演化历史。通过分析该数据集中的地形、地貌和地质单元信息，科学家们能够重建金星的地质历史，揭示其地壳运动、火山活动和撞击事件的特征。这些研究不仅有助于理解金星的内部结构和动力学过程，还为比较行星学提供了宝贵的数据支持。

衍生相关工作

基于GGM数据集，许多后续研究工作得以展开，形成了丰富的学术成果。例如，研究人员利用该数据集开发了金星表面地质特征的自动识别算法，显著提高了数据处理的效率和准确性。此外，GGM数据集还被用于构建金星的地质演化模型，模拟其地壳运动和火山活动的过程。这些衍生工作不仅深化了对金星地质历史的理解，还为未来的行星探测任务提供了理论和技术支持。

数据集最近研究

相关研究论文

1
Global Geologic Map of Venus: An UpdateLunar and Planetary Science Conference · 2012年
2
Venus: Surface Geology and GeomorphologyElsevier · 2015年
3
The Geology of Venus: A ReviewTaylor & Francis Online · 2018年
4
Venusian Volcanism: Insights from the Magellan MissionAmerican Geophysical Union · 2019年
5
The Surface of Venus: A New Perspective from AkatsukiNature Astronomy · 2021年

以上内容由AI搜集并总结生成

用户留言

有没有相关的论文或文献参考？

这个数据集是基于什么背景创建的？

数据集的作者是谁？

能帮我联系到这个数据集的作者吗？

这个数据集如何下载？

点击留言

数据主题

具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

空间智能

数据集 21个

机构 5个

5,000+

优质数据集

54 个

任务类型

进入经典数据集

热门数据集

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

LIDC-IDRI

LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。

OpenDataLab 收录

NuminaMath-CoT

数据集包含约86万道数学题目，每道题目的解答都采用思维链（Chain of Thought, CoT）格式。数据来源包括中国高中数学练习题以及美国和国际数学奥林匹克竞赛题目。数据主要从在线考试试卷PDF和数学讨论论坛收集。处理步骤包括从原始PDF中进行OCR识别、分割成问题-解答对、翻译成英文、重新对齐以生成CoT推理格式，以及最终答案格式化。

huggingface 收录

Solar Radiation Data

该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据，涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标，适用于太阳能资源评估和气候研究。