MOESM1 of Comparison of three PCR-based assays for SNP genotyping in plants|植物基因分型数据集|PCR技术数据集
收藏中国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
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
China Family Panel Studies (CFPS)
Please visit CFPS official data platform to download the newest data, WeChat official account of CFPS: ISSS_CFPS. The CFPS 2010 baseline survey conducted face-to-face interviews with the sampled households’ family members who live in the sample communities. It also interviewed those family members who were elsewhere in the same county. For those who were not present at home at the time of interview, basic information was collected from their family members at presence. All family members who had blood/marital/adoptive ties with the household were identified as permanent respondents. Prospective family members including new-borns and adopted children.
DataCite Commons 收录
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
玉米幼苗与杂草数据集
该数据集是在新疆昌吉华兴农场玉米试验田采集,共有4130张图片、10521个边界框,用于玉米田真实场景杂草检测算法研究。反枝苋1304个实例、灰黎717个实例、龙葵290个实例、骆驼刺328个实例、马齿苋1390个实例、田旋花1227个实例、狗尾草891个实例、合被苋859个实例和玉米幼苗3515个实例。yolo类别标签如下:Amaranthus': 0, 'Chenopodium': 1, 'Solanum nigrum': 2, 'Alhagi sparsifolia': 3, 'Purslane': 4, 'Convolvulus': 5, 'Setaria': 6, 'Amaranthus polygonoides': 7, 'Corn': 8。现有的数据集多为单目标的图片,本次的数据集以多目标为主,弥补了杂草检测领域的数据集短缺的不足。
OpenDataLab 收录