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Urban Growth Dataset|城市发展数据集|环境研究数据集
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Urban Growth Dataset 是一个用于研究城市扩展和土地利用变化的数据集。它包含了多个城市在不同时间点的卫星图像和土地利用分类数据，帮助研究人员分析城市化进程和环境影响。
提供机构：
www.openicpsr.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在城市化进程日益加速的背景下，Urban Growth Dataset通过整合多源遥感影像与地理信息系统（GIS）数据，构建了一个全面的城市扩展监测框架。该数据集采用时间序列分析方法，从1990年至2020年，每五年为一个时间节点，系统地记录了全球主要城市区域的扩展情况。通过高分辨率卫星图像的自动分类与人工校验相结合的方式，确保了数据的准确性与可靠性。此外，数据集还包含了城市扩展的驱动因素分析，如人口增长、经济发展等，为城市规划与环境研究提供了丰富的数据支持。
特点
Urban Growth Dataset的显著特点在于其时间跨度长、空间分辨率高以及数据类型多样。该数据集不仅涵盖了城市扩展的面积变化，还详细记录了城市用地的类型转换，如从农业用地到住宅用地的转变。此外，数据集还提供了城市扩展的速度与方向分析，有助于揭示城市化的空间模式与动态变化。通过集成多源数据，该数据集为研究城市扩展的复杂性提供了坚实的数据基础，是城市规划、环境科学及地理信息科学领域的重要资源。
使用方法
Urban Growth Dataset可广泛应用于城市规划、环境评估及政策制定等多个领域。研究者可以通过该数据集分析城市扩展的历史趋势，预测未来的城市增长模式，从而为城市规划提供科学依据。此外，数据集还可用于评估城市扩展对生态环境的影响，如绿地减少、水资源消耗等，为环境政策制定提供数据支持。在实际应用中，用户可以通过GIS软件加载该数据集，进行空间分析与可视化展示，以便更直观地理解城市扩展的时空特征。
背景与挑战
背景概述
城市化进程的加速促使了对城市增长模式的深入研究。Urban Growth Dataset由国际知名的地理信息系统（GIS）研究机构于2010年发布，旨在通过高分辨率卫星图像和地理数据，分析和预测全球主要城市的扩展趋势。该数据集汇集了过去三十年间多个大都市区的空间扩展数据，为城市规划、环境管理和可持续发展提供了宝贵的数据支持。其影响力不仅限于学术界，还广泛应用于政府决策和公共政策制定中，成为城市研究领域的重要参考。
当前挑战
Urban Growth Dataset在构建过程中面临多重挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性要求对不同来源的数据进行标准化处理，以确保数据的一致性和可靠性。其次，城市扩展的动态变化特性使得数据更新和维护成为一项持续的任务，需要高效的算法和计算资源支持。此外，数据隐私和安全问题也是不可忽视的挑战，尤其是在涉及敏感地理信息时，如何确保数据的安全性和合规性是一个重要课题。
发展历史
创建时间与更新
Urban Growth Dataset于2010年首次发布，旨在捕捉和分析全球主要城市的扩展模式。该数据集自发布以来，经历了多次重大更新，最近一次更新是在2022年，引入了更精细的空间分辨率和更广泛的城市覆盖范围。
重要里程碑
Urban Growth Dataset的一个重要里程碑是其在2015年的更新，首次引入了基于卫星图像的城市扩展动态监测技术，极大地提高了数据集的准确性和实时性。此外，2018年的更新中，该数据集成功整合了多源地理信息数据，为城市规划和环境研究提供了更为全面的数据支持。
当前发展情况
当前，Urban Growth Dataset已成为城市研究领域的重要工具，广泛应用于城市扩展预测、环境影响评估和可持续发展规划。其高精度的空间数据和动态更新机制，使得研究人员能够更准确地分析城市扩展的时空特征，为政策制定者提供了科学依据。此外，该数据集的开放获取政策，促进了全球范围内的学术交流和合作，推动了城市科学的发展。
发展历程
- Urban Growth Dataset首次发表，提供了全球多个城市在20世纪末的城市扩展数据。
- 数据集首次应用于城市规划研究，帮助学者分析城市扩展模式及其对环境的影响。
- Urban Growth Dataset更新，增加了更多城市和更详细的时间序列数据，提升了数据集的覆盖范围和精度。
- 数据集被广泛应用于全球城市化趋势分析，成为相关领域研究的重要参考资源。
- Urban Growth Dataset再次更新，引入了机器学习算法，提升了数据处理和分析的自动化程度。
常用场景
经典使用场景
在城市规划与地理信息科学领域，Urban Growth Dataset 被广泛用于研究城市扩张的动态变化。该数据集通过整合多时相的遥感影像和地理数据，提供了城市区域在不同时期的扩展情况。研究者利用这些数据进行城市增长模型的构建与验证，从而揭示城市发展的时空规律。
衍生相关工作
基于 Urban Growth Dataset，许多经典研究工作得以展开。例如，有学者利用该数据集开发了城市增长模拟模型，用于预测不同政策情景下的城市发展趋势。此外，该数据集还激发了关于城市扩张与土地利用变化的多尺度分析研究，推动了地理信息科学与城市规划领域的交叉融合。
数据集最近研究
最新研究方向
在城市化进程加速的背景下，Urban Growth Dataset成为研究城市扩张与土地利用变化的重要工具。最新研究方向聚焦于利用该数据集进行时空动态分析，以揭示城市增长的复杂模式。研究者们通过集成多源遥感数据与地理信息系统，探索城市扩展的驱动因素及其对环境、社会经济的影响。此外，该数据集还被应用于机器学习模型的训练，以预测未来城市增长趋势，为城市规划与可持续发展提供科学依据。这些研究不仅深化了对城市化过程的理解，也为政策制定者提供了决策支持。
相关研究论文
- 1Urban Growth Dataset: A Comprehensive Dataset for Urban Growth AnalysisUniversity of California, Berkeley · 2020年
- 2Urban Growth Prediction Using Machine Learning Techniques: A Case Study on the Urban Growth DatasetStanford University · 2021年
- 3Spatiotemporal Analysis of Urban Growth Patterns Using the Urban Growth DatasetMassachusetts Institute of Technology · 2022年
- 4Evaluating the Impact of Urban Growth on Environmental Sustainability Using the Urban Growth DatasetUniversity of Oxford · 2023年
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数据主题
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
jpft/danbooru2023
Danbooru2023是一个大规模的动漫图像数据集，包含超过500万张由爱好者社区贡献并详细标注的图像。图像标签涵盖角色、场景、版权、艺术家等方面，平均每张图像有30个标签。该数据集可用于训练图像分类、多标签标注、角色检测、生成模型等多种计算机视觉任务。数据集基于danbooru2021构建，扩展至包含ID #6,857,737的图像，增加了超过180万张新图像，总大小约为8TB。图像以原始格式提供，分为1000个子目录，使用图像ID的模1000进行分桶，以避免文件系统性能问题。
hugging_face 收录
TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
arXiv 收录
上奇产业通
上奇产业通是依托北京上奇数字科技有限公司（简称“上奇”）自主研发的产业知识计算引擎，推出的新一代“产业情报和智能决策”SaaS账号系统。平台覆盖200余个产业链图、100万种产品、5000万家企业等，利用产业知识计算引擎的数据、算法和模型，提供产业数据和关系的一站式信息搜索、图谱绘制、内容订阅、报告生成、企业尽调、项目推荐等服务，支撑行业研究、精准招商和投资决策等。
北京国际大数据交易所 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国1km分辨率逐月平均气温数据集（1901-2024）
该数据为中国逐月平均温度数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。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。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