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？
2019-2020年度东南亚30m分辨率水田数据集|遥感技术数据集|农业土地利用数据集
收藏地球大数据科学工程2024-04-21 收录
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https://data.casearth.cn/sdo/detail/6538943c819aec0f260957a3
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链接失效反馈资源简介：
依托Google Earth Engine，采用种渐进式的精细分辨率水稻提取方法，提取2020年东南亚地区的10米分辨率水稻分布数据。首先，基于2000-2020年的500m分辨率的MOD09数据集，提取了NDVI、EVI和LSWI时间序列数据，然后对2000-2020年移栽-淹水期的NDVI、EVI和LSWI的值生成水田分布的潜在区；在此基础上，采用随机森林分类器（树数=300，叶数=5），以Sentinel-1的逐月VH特征和Sentinel-2的百分位特征作为输入，按照37个分区逐个开展监督分类，在潜在水稻空间分布的基础上，获取10米分辨率的水稻空间分布。
提供机构：
中国科学院空天信息创新研究院
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集，包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境，包括行人、车辆、自行车等多种目标，以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集，手动标注了超过260万个目标边界框，并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
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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
FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集，包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素，标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
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RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
Global Volcanism Program (GVP)
该数据集包含了全球火山活动的详细信息，包括火山的位置、类型、历史喷发记录、喷发频率等。数据集还提供了关于火山活动的研究报告和相关文献的链接。
volcano.si.edu 收录