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中国地表水体、大型水坝、水库和湖泊数据集(2019年)|水资源管理数据集|环境监测数据集

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国家冰川冻土沙漠科学数据中心2025-05-29 更新2024-02-29 收录
水资源管理
环境监测
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https://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/3f8c7953-2fef-4fab-aec8-dc4fb0670fd6
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资源简介:
通过分析2019年谷歌地球引擎中所有可用的陆地卫星图像(19,338张图像)和谷歌地球中的超高空间分辨率图像,构建了中国地表水体、大型水坝、水库和湖泊(China- ldrl)数据集。
提供机构:
figshare数据管理
创建时间:
2025-05-29
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 74 年(1951~2024 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。

国家青藏高原科学数据中心 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

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1901.1-2024.12。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

中国区域250米植被覆盖度数据集(2000-2024)

该数据集是中国区域2000至2024年月度植被覆盖度产品,空间分辨率250米,合成方式采用月最大值合成,每年12期,共299期。本产品采用基于归一化植被指数(NDVI)像元二分模型,根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值,实现植被覆盖度计算。本产品去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域。其中,NDVI数据来源于国家青藏高原科学数据中心中国区域250米归一化植被指数数据集(2000-2024)产品。通过时空变化趋势分析检验法分析,该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。该数据集能够为全国区域生态质量评价、重要生态空间调查评估等工作提供数据参考。

国家青藏高原科学数据中心 收录

糖尿病预测数据集

糖尿病相关的医学研究或者健康数据

AI_Studio 收录

danaroth/icvl

ICVL是一个高光谱图像数据集,由Specim PS Kappa DX4高光谱相机和旋转平台进行空间扫描采集。数据集目前包含200张图像,并且会逐步增加。图像的空间分辨率为1392×1300,覆盖519个光谱波段(400-1000nm,间隔约1.25nm)。数据集提供了ENVI格式的原始数据和MAT格式的下采样数据(31个光谱通道,400-700nm,间隔10nm)。原始数据集仅包含干净的图像,用于高光谱图像去噪的测试数据来自另一篇论文。

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