有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
AMSR-E和AMSR2数据的全球长时序日尺度土壤水分数据集（2002-2021）|遥感数据数据集|土壤水分数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2024-03-05 收录
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https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64ef842cbb16e0591d024f4f&type=1
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链接失效反馈资源简介：
本数据集采用完全国产化的卫星遥感自主算法，结合遥感辐射传输模型和机器学习方法，提供近20年（2002-2021）的全球地表土壤水分遥感数据。其精度与国际最优精度的SMAP卫星土壤水分产品相当，且该数据具有更长时序和高时空一致性。本数据集于2021年在Scientific Data上以数据论文形式发布，数据集在国家青藏高原科学数据中心发布，并开放获取。受到了广泛的关注和使用，截止目前浏览量超过10000次，下载量超过1000次。被广泛用于土壤水分时空分析，干旱监测，耦合以提高模型精度，生态系统对气候变化的适应性，GPP、沙尘、火灾、土壤侵蚀、植被覆盖、水储量、土壤生态系统等多个研究领域。
提供机构：
清华大学
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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TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
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