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？
1998-2019年中国森林有害生物灾害数据集
收藏国家林业和草原科学数据中心2024-05-28 更新2024-10-05 收录
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https://www.forestdata.cn/dataDetail.html?id=d510b49d-d62c-44db-ad0a-4c459db7b8c7
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本数据集在整合《中国林业统计年鉴》（1998–2017）和《中国林业和草原统计年鉴》（2018–2019）发布的年度森林生物灾害面积数据及森林资源面积数据基础上，构建并计算得到全国及各省区灾害总体及不同类型生物灾害的森林生物灾害发生指数（Forest Pest Outbreak index，FPOI）、灾害发生率（Forest Pest Occurrence Area Rate，FPOAR）两个系列指标集。验证表明，上述两个指标及距平数据集能够较好地反映出不同尺度中国森林生物灾害时空分布及变化特征，可为森林生物灾害格局与趋势分析及影响因素研究、精准地防控决策提供有效数据支撑。
提供机构：
国家林业和草原科学数据中心
创建时间：
2024-05-28
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
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录
China Family Panel Studies (CFPS)
Please visit CFPS official data platform to download the newest data, WeChat official account of CFPS: ISSS_CFPS. The CFPS 2010 baseline survey conducted face-to-face interviews with the sampled households’ family members who live in the sample communities. It also interviewed those family members who were elsewhere in the same county. For those who were not present at home at the time of interview, basic information was collected from their family members at presence. All family members who had blood/marital/adoptive ties with the household were identified as permanent respondents. Prospective family members including new-borns and adopted children.
DataCite Commons 收录
HAM10000
HAM10000数据集是一个全面收集的皮肤镜图像集合，用于皮肤病变分类，广泛应用于医学影像和机器学习领域。该数据集包含多种皮肤病变，旨在推动皮肤病学研究，特别是皮肤癌的诊断。数据集由10,000张高分辨率的皮肤病变图像组成，来源多样，有助于训练稳健的机器学习模型，使其能够很好地泛化到未见过的数据。数据集的主要挑战是其显著的不平衡性。
github 收录