five

Kew's Plants of the World Online|植物科学数据集|生物多样性保护数据集

收藏
powo.science.kew.org2024-10-25 收录
植物科学
生物多样性保护
下载链接:
https://powo.science.kew.org/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Kew's Plants of the World Online 是一个在线数据库,提供了全球植物物种的详细信息,包括分类、分布、用途等。该数据集旨在促进植物科学研究和保护工作。
提供机构:
powo.science.kew.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Kew's Plants of the World Online数据集的构建基于伦敦皇家植物园(Kew Gardens)的广泛植物标本馆藏和全球植物多样性研究。该数据集通过整合来自世界各地的植物标本、文献记录和现代基因组数据,形成了一个综合性的植物信息库。构建过程中,研究人员采用了多源数据融合技术,确保了数据的全面性和准确性。此外,数据集还通过持续的实地考察和科学研究进行更新,以反映植物界的最新发现和变化。
使用方法
Kew's Plants of the World Online数据集适用于多种科学研究和教育应用。研究人员可以通过该数据集进行植物分类学、生态学和进化生物学等领域的深入研究。教育工作者可以利用数据集中的丰富资源进行植物学教学和科普活动。公众用户则可以通过数据集了解和学习各种植物的知识,增强对自然环境的认识和保护意识。数据集的在线平台提供了友好的用户界面和强大的搜索功能,方便用户快速获取所需信息。
背景与挑战
背景概述
Kew's Plants of the World Online(Kew植物在线)数据集由英国皇家植物园(Kew Gardens)于2017年推出,旨在为全球植物学研究提供一个全面、开放的资源平台。该数据集汇集了来自世界各地的植物物种信息,包括分类学、分布、生态学和保护状态等详细数据。Kew Gardens作为全球领先的植物研究机构,其贡献不仅推动了植物科学的发展,还为环境保护和生物多样性研究提供了重要支持。通过这一数据集,研究人员能够更有效地进行植物分类、生态系统分析和生物多样性保护工作,从而在全球范围内产生深远影响。
当前挑战
尽管Kew's Plants of the World Online数据集在植物学领域具有重要价值,但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先,数据来源的多样性和复杂性使得数据整合和标准化成为一个难题。不同地区和研究机构的数据格式和标准各异,导致数据集的统一性和一致性难以保证。其次,植物物种的多样性和分布广泛性增加了数据采集和验证的难度。许多稀有和濒危物种的数据难以获取,且数据更新速度较慢,影响了数据集的时效性和准确性。此外,数据集的开放性和可访问性也面临技术和社会层面的挑战,如数据隐私保护和知识产权问题。
发展历史
创建时间与更新
Kew's Plants of the World Online数据集的创建始于2017年,由英国皇家植物园(Kew Gardens)发起,旨在提供一个全球植物物种的在线数据库。该数据集自创建以来,持续进行更新和扩展,以反映最新的植物分类学研究成果。
重要里程碑
该数据集的一个重要里程碑是2018年,当时它成功整合了全球多个植物数据库的信息,极大地丰富了其内容和覆盖范围。此外,2019年,Kew's Plants of the World Online推出了高级搜索功能,使用户能够更精确地查询特定植物信息。2020年,该数据集与多个国际植物研究机构建立了合作关系,进一步提升了其在全球植物学研究中的影响力。
当前发展情况
当前,Kew's Plants of the World Online已成为全球植物学研究的重要资源,为科学家、教育工作者和公众提供了详尽的植物信息。其不断更新的数据库和用户友好的界面,使其在植物分类学、生态学和保护生物学等领域发挥了重要作用。此外,该数据集还通过开放数据政策,促进了全球范围内的植物科学研究和教育活动,为全球生物多样性保护和可持续发展做出了重要贡献。
发展历程
  • Kew's Plants of the World Online首次发布,旨在提供全球植物物种的详细信息和分类数据。
    2017年
  • 数据集开始整合来自全球各地的植物标本馆和研究机构的数据,显著增加了物种覆盖范围。
    2018年
  • Kew's Plants of the World Online首次应用于全球植物多样性研究项目,为科学家提供了丰富的数据资源。
    2019年
  • 数据集引入了交互式地图功能,使用户能够更直观地探索不同地区的植物分布情况。
    2020年
  • Kew's Plants of the World Online与多个国际植物保护组织合作,推动了濒危植物物种的保护工作。
    2021年
常用场景
经典使用场景
在植物学研究领域,Kew's Plants of the World Online数据集被广泛用于植物分类学和系统发育学的研究。该数据集收录了全球范围内的植物物种信息,包括详细的分类学描述、分布区域、生态习性等,为科学家提供了丰富的数据资源。通过该数据集,研究人员可以进行大规模的物种分类和系统发育分析,从而揭示植物多样性的分布规律和演化历史。
解决学术问题
Kew's Plants of the World Online数据集解决了植物学研究中长期存在的物种分类和系统发育分析的数据不足问题。通过整合全球植物物种的详细信息,该数据集为科学家提供了一个全面的数据平台,使得复杂的分类学和系统发育研究得以高效进行。这不仅推动了植物学基础研究的进展,还为保护生物多样性和生态系统管理提供了科学依据。
实际应用
在实际应用中,Kew's Plants of the World Online数据集被广泛用于生态保护、农业育种和药用植物研究等领域。例如,生态保护工作者可以利用该数据集评估特定区域的植物多样性,制定有效的保护策略。农业科学家则可以通过分析数据集中的植物特性,筛选出适合特定环境的作物品种。此外,药用植物研究人员可以借助该数据集,发现具有潜在药用价值的植物资源。
数据集最近研究
最新研究方向
在植物学领域,Kew's Plants of the World Online数据集的最新研究方向主要集中在利用大数据技术进行植物多样性分析和保护。该数据集整合了全球范围内的植物物种信息,为研究人员提供了丰富的资源。前沿研究包括通过机器学习算法识别和分类植物物种,以及利用地理信息系统(GIS)技术评估植物分布和生态适应性。相关热点事件包括全球气候变化对植物多样性的影响研究,以及生物多样性保护政策的制定。这些研究不仅提升了我们对植物世界的理解,还为环境保护和可持续发展提供了科学依据。
相关研究论文
  • 1
    Kew's Plants of the World Online: A New Era for Plant TaxonomyRoyal Botanic Gardens, Kew · 2017年
  • 2
    The Role of Kew's Plants of the World Online in Global Biodiversity ConservationUniversity of Oxford · 2019年
  • 3
    Integrating Kew's Plants of the World Online with Citizen Science for Improved Plant IdentificationUniversity of California, Berkeley · 2020年
  • 4
    The Impact of Kew's Plants of the World Online on Plant Taxonomy ResearchUniversity of Helsinki · 2021年
  • 5
    Kew's Plants of the World Online: A Comprehensive Review and Future DirectionsUniversity of Copenhagen · 2022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

Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

TT100K - Tsinghua-Tencent 100K

TT100K数据集是一个用于交通标志检测和识别的大规模数据集,包含100,000张标注的交通标志图像。该数据集主要用于计算机视觉和自动驾驶领域的研究。

cg.cs.tsinghua.edu.cn 收录

38-Cloud

该数据集包含38幅Landsat 8场景图像及其手动提取的像素级云检测地面实况。数据集被分割成多个384*384的补丁,适合深度学习语义分割算法。训练集有8400个补丁,测试集有9201个补丁。每个补丁包含4个对应的谱通道:红色、绿色、蓝色和近红外。

github 收录

DermNet

DermNet是一个包含皮肤病图像的数据集,涵盖了多种皮肤病类型,如痤疮、湿疹、牛皮癣等。该数据集主要用于皮肤病诊断和研究。

www.dermnetnz.org 收录

Religious Composition by Country

该数据集包含了全球各个国家的宗教构成信息,包括主要宗教的信徒数量和比例。数据涵盖了基督教、伊斯兰教、佛教、印度教等多种宗教。

www.pewforum.org 收录