five

ARKive|生物多样性保护数据集|教育资源数据集

收藏
www.arkive.org2024-10-27 收录
生物多样性保护
教育资源
下载链接:
https://www.arkive.org
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
ARKive是一个包含全球濒危物种的多媒体档案库,提供了关于这些物种的图片、视频和音频资料。该数据集旨在通过教育资源提高公众对生物多样性保护的意识。
提供机构:
www.arkive.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
ARKive数据集的构建基于全球范围内多样化的生物图像和音频记录,通过与多个自然历史博物馆、研究机构以及环保组织的合作,收集了大量濒危物种的视觉和听觉数据。这些数据经过严格的筛选和标注,确保了其科学性和准确性。构建过程中,还采用了先进的图像识别和音频分析技术,以提高数据的可用性和研究价值。
特点
ARKive数据集以其丰富的内容和高质量的数据著称,涵盖了超过10,000种濒危物种的图像和音频记录。该数据集不仅提供了物种的分类信息,还包括了地理分布、生态习性等多维度数据,为生态学和保护生物学研究提供了宝贵的资源。此外,ARKive数据集还具有良好的可扩展性,能够持续更新和补充新的物种数据。
使用方法
ARKive数据集可广泛应用于生态学、保护生物学、计算机视觉和音频分析等多个领域。研究人员可以通过该数据集进行物种识别、生态系统模拟、濒危物种保护策略制定等研究。使用时,用户可以根据需求选择特定的物种或地理区域进行数据检索,并利用提供的API接口进行数据分析和模型训练。此外,ARKive还支持数据的可视化展示,便于用户直观地理解和利用数据。
背景与挑战
背景概述
ARKive数据集诞生于2003年,由英国慈善机构Wildscreen发起,旨在创建一个全球性的数字档案库,专门用于保存和传播濒危物种的多媒体资料。该数据集汇集了来自世界各地的科学家、摄影师和环保组织的贡献,涵盖了数千种濒危物种的图像、视频和音频记录。ARKive的建立不仅为科学研究提供了宝贵的资源,还通过教育公众和政策制定者,提高了对生物多样性保护的意识和紧迫性。随着时间的推移,ARKive已成为全球生物多样性保护领域的重要参考,其影响力遍及学术界、教育机构和环保组织。
当前挑战
ARKive数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先,数据收集的广泛性和多样性要求团队跨越地理和文化障碍,确保资料的全面性和准确性。其次,多媒体资料的存储和检索技术不断发展,ARKive需要持续更新其技术架构以适应新的数据格式和存储需求。此外,数据集的长期维护和更新也是一个重大挑战,特别是在资金和人力资源有限的情况下。最后,随着全球环境变化和物种灭绝速度的加快,ARKive需要不断扩展其内容,以反映最新的科学发现和保护需求。
发展历史
创建时间与更新
ARKive数据集创建于2003年,由英国慈善机构Wildscreen发起,旨在创建一个全球性的濒危物种多媒体档案库。该数据集在2019年因资金问题宣布关闭,但其内容已被转移至其他平台继续保存和更新。
重要里程碑
ARKive的创建标志着多媒体技术在生物多样性保护中的重要应用。其通过收集和整理全球濒危物种的高质量图像、视频和音频资料,为科研、教育和公众意识提升提供了宝贵的资源。ARKive的关闭虽令人遗憾,但其遗产通过与Kew Gardens等机构的合作得以延续,确保了这些珍贵资料的长期保存和利用。
当前发展情况
尽管ARKive已不再运营,但其对生物多样性研究和保护的贡献不可忽视。其数据集已成为全球多个科研项目和教育资源的重要组成部分,继续影响着相关领域的研究方向和公众认知。随着数字档案技术的进步,ARKive的理念和方法被其他项目所借鉴,推动了多媒体资源在生物多样性保护中的应用和发展。
发展历程
  • ARKive项目由英国电影制片人David Attenborough爵士和Wildscreen共同发起,旨在创建一个全球濒危物种的多媒体档案库。
    2003年
  • ARKive正式上线,开始收集和展示来自全球各地的濒危物种的图像、视频和音频资料。
    2004年
  • ARKive与国际自然保护联盟(IUCN)合作,进一步扩大其数据集的覆盖范围和权威性。
    2008年
  • ARKive推出移动应用程序,使用户能够通过移动设备访问其丰富的濒危物种资料。
    2010年
  • ARKive与Google合作,将其数据集整合到Google的搜索结果中,提高了全球用户的可访问性。
    2015年
  • 由于资金问题,ARKive宣布关闭,但其数据集被转移到其他保护组织继续保存和使用。
    2019年
常用场景
经典使用场景
ARKive数据集在生物多样性研究中扮演着至关重要的角色。其经典使用场景包括物种分类、生态系统分析以及濒危物种的保护策略制定。通过整合全球范围内的生物多样性数据,ARKive为研究人员提供了详尽的物种信息,从而支持他们在复杂的生态网络中进行精确的物种识别和分类。
实际应用
在实际应用中,ARKive数据集被广泛用于制定和评估生物多样性保护策略。例如,政府和非政府组织利用ARKive的数据来规划自然保护区的设立,确保濒危物种的栖息地得到有效保护。此外,ARKive还支持生态旅游的可持续发展,通过提供准确的物种信息,帮助游客在不影响生态系统的前提下进行观赏活动。
衍生相关工作
ARKive数据集的发布催生了大量相关的经典研究工作。例如,基于ARKive的数据,研究人员开发了多种物种分布模型,用于预测气候变化对物种分布的影响。此外,ARKive还激发了关于数据共享和开放获取的讨论,推动了生物多样性数据的标准化和互操作性研究,进一步促进了全球生物多样性保护的合作与交流。
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

猫狗图像数据集

该数据集包含猫和狗的图像,每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像,用于模型的训练和评估。

github 收录

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

Materials Project

材料项目是一组标有不同属性的化合物。数据集链接: MP 2018.6.1(69,239 个材料) MP 2019.4.1(133,420 个材料)

OpenDataLab 收录

ChemBL

ChemBL是一个化学信息学数据库,包含大量生物活性数据,涵盖了药物发现和开发过程中的各种化学实体。数据集包括化合物的结构信息、生物活性数据、靶点信息等。

www.ebi.ac.uk 收录

Google Scholar

Google Scholar是一个学术搜索引擎,旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域,包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。

scholar.google.com 收录