five

NASA Earth Data|地球科学数据集|气候变化数据集

收藏
earthdata.nasa.gov2024-10-29 收录
地球科学
气候变化
下载链接:
https://earthdata.nasa.gov/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
NASA Earth Data 是一个由美国国家航空航天局(NASA)提供的综合数据集,涵盖了地球科学领域的广泛数据,包括气候变化、大气科学、海洋学、陆地表面、冰冻圈等多个方面。该数据集包含了卫星遥感数据、地面观测数据以及模型模拟数据,旨在支持全球气候变化研究、环境监测和科学研究。
提供机构:
earthdata.nasa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
NASA Earth Data数据集的构建基于NASA的卫星观测和地面测量数据,通过多源数据融合技术,涵盖了地球大气、海洋、陆地等多个领域的观测信息。数据经过严格的质量控制和校准,确保了数据的准确性和一致性。此外,数据集还采用了分布式存储和云计算技术,以支持大规模数据的快速访问和处理。
特点
NASA Earth Data数据集具有高时空分辨率和多维度特征,能够提供全球范围内的环境变化监测和分析。数据集包含了多种数据类型,如遥感影像、气象数据、海洋温度等,适用于气候变化研究、环境监测和灾害预警等多个应用场景。此外,数据集还支持多种数据格式和接口,方便用户进行数据集成和分析。
使用方法
NASA Earth Data数据集的使用方法多样,用户可以通过NASA的Earthdata平台进行数据检索和下载。平台提供了友好的用户界面和强大的搜索功能,用户可以根据时间、空间和数据类型等条件进行筛选。此外,数据集还支持API接口,用户可以通过编程方式自动获取和处理数据。对于科研人员和环境监测机构,NASA Earth Data提供了丰富的工具和资源,帮助用户进行数据分析和可视化。
背景与挑战
背景概述
NASA Earth Data数据集是由美国国家航空航天局(NASA)创建并维护的,旨在为全球气候变化、环境监测和地球科学研究提供高质量的地球观测数据。该数据集汇集了多种卫星遥感数据、地面观测数据以及模型模拟数据,涵盖了从大气、海洋到陆地等多个地球系统。自其创建以来,NASA Earth Data已成为全球科学家和政策制定者的重要资源,极大地推动了气候科学、生态学和环境工程等领域的研究进展。
当前挑战
尽管NASA Earth Data数据集在地球科学研究中具有重要地位,但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先,数据集的规模庞大,涉及多种数据源和格式,导致数据整合和标准化处理难度较高。其次,地球观测数据的时空分辨率要求极高,如何在保证数据质量的同时提高数据处理效率是一个关键问题。此外,数据集的更新频率和实时性要求也对数据存储和传输技术提出了严峻挑战。最后,如何确保数据在全球范围内的可访问性和公平使用,也是该数据集需要解决的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
NASA Earth Data数据集的创建可以追溯到20世纪末,具体时间约为1999年。自那时起,该数据集经历了多次重大更新,最近一次显著更新发生在2021年,以适应不断发展的地球科学研究需求。
重要里程碑
NASA Earth Data的重要里程碑之一是其在2002年推出的EOSDIS(地球观测系统数据与信息系统),这一系统极大地提升了数据集的存储和分发能力。随后,2010年,NASA Earth Data引入了云端数据存储和访问技术,使得全球科学家能够更便捷地获取和分析地球观测数据。2018年,该数据集进一步整合了多源卫星数据,增强了其在全球气候变化研究中的应用价值。
当前发展情况
当前,NASA Earth Data数据集已成为全球地球科学研究的核心资源之一。它不仅支持气候模型、环境监测和自然灾害预警等领域的研究,还通过开放数据政策促进了国际合作与科学创新。近年来,NASA Earth Data不断引入人工智能和机器学习技术,以提高数据处理和分析的效率,从而为全球环境政策的制定提供了更为精确的科学依据。
发展历程
  • NASA Earth Data项目正式启动,旨在整合和分发地球科学数据。
    1980年
  • NASA Earth Data首次发布全球气候变化数据集,标志着其在气候科学领域的应用。
    1990年
  • NASA Earth Data引入新的数据管理工具和技术,提升了数据处理和分析的效率。
    2000年
  • NASA Earth Data发布了一系列高分辨率地球观测数据,广泛应用于环境监测和灾害预警。
    2010年
  • NASA Earth Data进一步扩展其数据集,涵盖了更多的地球科学领域,包括生态系统和海洋科学。
    2020年
常用场景
经典使用场景
NASA Earth Data数据集在地球科学研究中扮演着至关重要的角色。其经典使用场景包括气候变化分析、环境监测和自然灾害预警。通过整合多源遥感数据,该数据集为科学家提供了全球范围内的地表温度、植被覆盖、海洋盐度和大气成分等关键参数,从而支持复杂地球系统的建模与预测。
实际应用
NASA Earth Data数据集在实际应用中展现出广泛的价值。政府部门利用其数据进行环境政策制定和资源管理,如水资源分配和森林保护。农业领域则通过分析植被指数来优化作物种植策略,提高产量和抗灾能力。此外,该数据集还支持城市规划和基础设施设计,确保人类活动与自然环境的和谐共存。
衍生相关工作
NASA Earth Data数据集催生了众多经典的相关研究工作。例如,基于该数据集的气候模型已被广泛应用于全球气候变化预测和政策制定。此外,数据集中的海洋数据为海洋生态学研究提供了基础,推动了海洋酸化和海平面上升等问题的深入探讨。遥感技术的进步也得益于该数据集的支持,促进了卫星图像处理和分析方法的创新。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
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?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

中国空气质量数据集(2014-2020年)

数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI,包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台,每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录,通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。

国家地球系统科学数据中心 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。

arXiv 收录

MedDialog

MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。

github 收录

Ansh007/Jellyfish-Image-Dataset

该数据集包含900张水母图像,分为六个不同的类别和物种:紫水母、月亮水母、桶水母、蓝水母、罗盘水母和狮鬃水母。这些图像可用于机器学习技术,以获得水母分类、物种识别和颜色分析的洞察。每个物种都有详细的描述,包括其特征和食物来源。此外,数据集还提供了使用案例,如水母分类、物种识别和颜色分析。

hugging_face 收录

中国气象数据

本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。

github 收录