National Land Cover Database (NLCD)|土地覆盖数据集|土地利用数据集
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- 美国地质调查局(USGS)首次发布国家土地覆盖数据库(NLCD),旨在提供全国范围内的土地覆盖信息。
- NLCD 2001版本发布,首次采用Landsat 7 ETM+卫星数据,提供更详细和准确的土地覆盖分类。
- NLCD 2006版本发布,进一步改进数据质量和分类精度,并首次引入城市土地覆盖分类。
- NLCD 2011版本发布,更新了土地覆盖数据,并增加了对湿地和农业用地的详细分类。
- NLCD 2016版本发布,引入了更高分辨率的Landsat 8 OLI数据,提升了数据的空间分辨率和分类精度。
- NLCD 2021版本发布,继续更新和扩展土地覆盖数据,并增加了对气候变化影响的评估。
- 1The National Land Cover DatabaseMulti-Resolution Land Characteristics Consortium · 2011年
- 2Land cover change in the conterminous United States from 1973 to 2016Nature Publishing Group · 2019年
- 3Mapping urban land cover using Landsat data: A comparison of machine learning algorithmsElsevier · 2018年
- 4Assessing the accuracy of the National Land Cover Database (NLCD) land cover maps for the conterminous United StatesElsevier · 2017年
- 5Land cover mapping in support of the National Land Cover Database: Recent accomplishments and future prioritiesElsevier · 2014年
马达加斯加岛 – 世界地理数据大百科辞条
马达加斯加岛在非洲的东南部,位于11o56′59″S - 25o36′25″S及43o11′18″E - 50o29′36″E之间。通过莫桑比克海峡与位于非洲大陆的莫桑比克相望,最近距离为415千米。临近的岛屿分别为西北部的科摩罗群岛、北部的塞舌尔群岛、东部的毛里求斯岛和留尼汪岛等。在google earth 2015年遥感影像基础上研发的马达加斯加海岸线数据集表明,马达加斯加岛面积591,128.68平方千米,其中马达加斯加本岛面积589,015.06平方千米,周边小岛面积为2,113.62平方千米。马达加斯加本岛是非洲第一大岛,是仅次于格陵兰、新几内亚岛和加里曼丹岛的世界第四大岛屿。岛的形状呈南北走向狭长纺锤形,南北向长1,572千米;南北窄,中部宽,最宽处达574千米。海岸线总长16,309.27千米, 其中马达加斯加本岛海岸线长10,899.03千米,周边小岛海岸线长5,410.24千米。马达加斯加岛属于马达加斯加共和国。全国共划分22个区,119个县。22个区分别为:阿那拉芒加区,第亚那区,上马齐亚特拉区,博爱尼区,阿齐那那那区,阿齐莫-安德列发那区,萨瓦区,伊达西区,法基南卡拉塔区,邦古拉法区,索非亚区,贝齐博卡区,梅拉基区,阿拉奥特拉-曼古罗区,阿那拉兰基罗富区,阿莫罗尼马尼亚区,法土法韦-非图韦那尼区,阿齐莫-阿齐那那那区,伊霍罗贝区,美那贝区,安德罗伊区和阿诺西区。首都安塔那那利佛(Antananarivo)位于岛屿的中东部。马达加斯加岛是由火山及喀斯特地貌为主。贯穿海岛的是巨大火山岩山体-察腊塔纳山,其主峰马鲁穆库特鲁山(Maromokotro)海拔2,876米,是全国最高峰。马达加斯加自然景观垂直地带性分异显著,是热带雨林和热带草原广布的地区。岛上大约有20多万种动植物,其中包括马达加斯加特有物种狐猴(Lemur catta)、马达加斯加国树猴面包树(Adansonia digitata L.)等。
国家对地观测科学数据中心 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建,包含超过420小时的2D视频,涵盖20种不同语言,旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集,每段视频都配有语言标签和伪转录,部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证,确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力,通过引入语言特定风格嵌入,使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
arXiv 收录
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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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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