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这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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Processed Acoustic Backscatter, Sidescan and Swath Bathymetry Data acquired during R/V Sally Ride Field:Marine:Transit SR1912 (2019)
收藏DataCite Commons2024-08-16 更新2025-04-16 收录
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https://www.marine-geo.org/doi/10.26022/IEDA/330283
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链接失效反馈资源简介：
This data set was acquired with a Kongsberg Maritime EM122 Multibeam Sonar during R/V Sally Ride Field:Marine:Transit SR1912 conducted in 2019 (Chief Scientist: Dr. Bruce Appelgate). These data files are of MBSystem-compatible format and include Acoustic Backscatter, Sidescan and Swath Bathymetry data that were processed after acquisition. This data was processed by the GMRT Team and was included in the Global Multi-Resolution Topography (GMRT) Synthesis (version 4.0).
提供机构：
Interdisciplinary Earth Data Alliance (IEDA)
创建时间：
2022-03-27
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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TSOD10K
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LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据，包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情，支持职业规划和薪资谈判。
www.linkedin.com 收录
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国家青藏高原科学数据中心 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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Houston2013, Berlin, Augsburg
本研究发布了三个多模态遥感基准数据集：Houston2013（高光谱和多光谱数据）、Berlin（高光谱和合成孔径雷达数据）和Augsburg（高光谱、合成孔径雷达和数字表面模型数据）。这些数据集用于土地覆盖分类，旨在通过共享和特定特征学习模型（S2FL）评估多模态基线。数据集包含不同模态和分辨率的图像，适用于评估和开发新的遥感图像处理技术。
arXiv 收录