Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)|生态学数据集|激光雷达数据集
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- Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 数据集首次由美国国家航空航天局 (NASA) 发布,标志着全球生态系统动态调查的开始。
- GEDI 数据集首次应用于全球森林高度和结构的研究,为全球生态系统分析提供了新的数据支持。
- GEDI 数据集被广泛应用于全球碳循环研究,特别是在森林碳储量估算方面取得了显著进展。
- GEDI 数据集开始与其他遥感数据集(如 Landsat 和 Sentinel)结合,以提高生态系统监测的精度和覆盖范围。
- GEDI 数据集在全球生物多样性评估中的应用逐渐增多,为保护生物多样性提供了科学依据。
- 1The Global Ecosystem Dynamics Investigation Mission: Precision Laser Ranging for Biodiversity and Forest Carbon MonitoringNASA · 2019年
- 2Global ecosystem dynamics investigation (GEDI) data: A new resource for studying the world's forestsUniversity of Maryland · 2020年
- 3GEDI Lidar Measurements of Forest Vertical Structure for Global Carbon MonitoringNASA · 2021年
- 4Using GEDI and Landsat Data to Estimate Aboveground Biomass in Tropical ForestsUniversity of California, Berkeley · 2022年
- 5GEDI Lidar Data for Mapping Forest Canopy Height and Carbon Stocks in the Congo BasinUniversity of Copenhagen · 2023年
日食计算器
此日食计算器能够查询公元前3000至后3000年范围内的日食信息,生成每次日食的覆盖区、中心区范围数据,展示日食带的地图;并可根据用户在地图上点击的坐标在线计算该地日食各阶段时间、食分等观测信息。
国家天文科学数据中心 收录
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
rule34lol-images-part2
该数据集'rule34lol-images-part2'是'rule34lol-images'数据集的第二部分,包含来自rule34.lol图像板的77,000个图像文件的元数据。数据集包括每个图像的URL、图像URL、文件路径和标签等字段。图像存储在zip存档中,并提供索引文件以便于访问。该数据集采用CC0许可,允许无限制使用、修改和分发。
huggingface 收录
THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心(CSLT)发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下,由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统,原名“TCMSD”,意思是“清华连续普通话语音数据库”,时隔13年出版,由王东博士发起,并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此,该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录
CASIA v1.0, CASIA v2.0, Columbia Gray, Columbia Color, NIST 2016(Nimble Challenge 2016 (NC16)), NC17, MFC18, Fantastic Reality, Carvalho, Realistic Tampering, COVERAGE, CoMoFoD
本仓库收集了多个用于图像篡改检测和定位的数据集,包括CASIA v1.0、CASIA v2.0等,这些数据集涵盖了不同的篡改类型和处理方式,用于训练和测试图像篡改检测方法。
github 收录
