Commercial Crew Member Data from CFEC Permits, 2012-2017|商业渔业数据集|渔业管理数据集
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OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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danaroth/whu_hi
WHU-Hi数据集(武汉无人机载高光谱图像)由武汉大学RSIDEA研究组收集和共享,可作为精确作物分类和高光谱图像分类研究的基准数据集。该数据集包含三个独立的无人机载高光谱数据集:WHU-Hi-LongKou、WHU-Hi-HanChuan和WHU-Hi-HongHu,均在中国湖北省的农业区域采集。这些数据集通过安装在无人机平台上的Headwall Nano-Hyperspec传感器获取,具有高空间分辨率(H2图像)。数据集预处理包括辐射校准和几何校正,使用仪器制造商提供的HyperSpec软件进行处理。每个数据集都包含了详细的采集时间、天气条件、传感器信息、飞行高度、图像尺寸、波段数量和空间分辨率等信息,并提供了不同作物类别的样本数量。
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