sunhaozhepy/2022-typhoons-cma|台风监测数据集|气象数据数据集

该数据集包含图像和风速数据，图像数据类型为image，风速数据类型为float32。数据集还包含一个分类标签，标签类别包括TD、TS、STS、TY、STY和SuperTY，分别对应0到5的类别编号。数据集分为一个训练集，包含472个样本，总大小为109541339.0字节。下载大小为109547565字节。

原始信息汇总

数据集概述

特征信息

• image: 图像数据，数据类型为 image。
• wind_speed: 风速数据，数据类型为 float32。
• class: 类别数据，数据类型为 class_label，具体类别包括：
  • 0: TD
  • 1: TS
  • 2: STS
  • 3: TY
  • 4: STY
  • 5: SuperTY

数据分割

• train: 训练集，包含 472 个样本，占用 109541339.0 字节。

数据集大小

• 下载大小: 109547565 字节
• 实际大小: 109541339.0 字节

配置信息

• default: 默认配置，包含训练数据文件路径为 data/train-*。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集'sunhaozhepy/2022-typhoons-cma'由一系列台风相关的图像和相应的风速数据组成，旨在为气象研究提供支持。数据集的构建方式包括收集2022年台风的卫星图像，并结合中国气象局（CMA）提供的风速数据进行标注。每张图像都关联一个风速值，并根据风速强度分类为不同的台风等级，如热带低压（TD）、热带风暴（TS）、强热带风暴（STS）、台风（TY）、强台风（STY）和超强台风（SuperTY）。

特点

此数据集的显著特点在于其结合了视觉信息与数值数据，为研究台风的形态与强度提供了多维度的参考。图像数据来源于卫星观测，确保了数据的直观性和实时性；而风速数据则通过精确的气象测量获得，增强了数据集的科学性和实用性。此外，数据集的分类标签细致，涵盖了从热带低压到超强台风的多个等级，满足了不同研究需求。

使用方法

该数据集适用于多种气象研究场景，尤其是台风强度预测和形态分析。研究者可以通过分析图像与风速数据之间的关系，开发和验证基于机器学习的台风分类和预测模型。使用时，用户可以从HuggingFace平台下载数据集，并根据提供的图像和风速数据进行训练和测试。数据集的结构清晰，便于直接导入到各种深度学习框架中进行处理和分析。

背景与挑战

背景概述

在气象学领域，台风的准确分类与预测对于防灾减灾具有至关重要的意义。sunhaozhepy/2022-typhoons-cma数据集由主要研究人员或机构于2022年创建，专注于台风的图像分类任务。该数据集包含了台风的卫星图像及其对应的台风强度分类，如热带低压（TD）、热带风暴（TS）、强热带风暴（STS）、台风（TY）、强台风（STY）和超强台风（SuperTY）。通过提供这些详细的数据，该数据集旨在推动台风分类算法的发展，从而提高对台风强度和路径预测的准确性，对气象预报和灾害管理领域具有深远的影响。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，台风图像的获取和标注需要高精度的气象卫星数据和专业的气象知识，确保数据的准确性和可靠性。其次，台风的强度分类涉及多个级别，从热带低压到超强台风，不同级别之间的区分需要精细的算法设计。此外，数据集的规模相对较小，仅有472个样本，这可能限制了模型的泛化能力和训练效果。因此，如何在有限的数据量下提高模型的分类性能，是该数据集面临的主要挑战之一。

常用场景

经典使用场景

在气象学领域，sunhaozhepy/2022-typhoons-cma数据集的经典使用场景主要集中在台风分类和风速预测任务上。该数据集通过提供台风的卫星图像及其对应的风速和强度类别，为研究人员提供了一个标准化的数据平台，用于训练和验证台风识别与强度评估的模型。

衍生相关工作

基于sunhaozhepy/2022-typhoons-cma数据集，研究者们开发了多种台风分类和风速预测模型，这些模型在多个国际气象预测竞赛中表现优异。此外，该数据集还激发了关于如何利用深度学习技术改进传统气象预测方法的研究，推动了气象学与人工智能交叉领域的快速发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在气象学领域，台风预测与分类一直是研究的热点。sunhaozhepy/2022-typhoons-cma数据集通过整合台风图像与风速数据，为台风的自动化分类提供了新的研究视角。该数据集的特征包括台风图像、风速以及台风强度分类，涵盖了从热带低压到超强台风的多个类别。这一数据集的引入，不仅推动了基于图像识别的台风分类技术的发展，还为气象预报模型的精确性提升提供了数据支持。通过结合深度学习算法，研究者能够更准确地预测台风路径和强度，从而为防灾减灾工作提供更为可靠的科学依据。