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收藏山东公共数据开放网2024-06-06 更新2024-06-08 收录
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HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建，是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像，规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像，远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像，包括来自地球观测一号（EO-1）Hyperion和高分五号（GF-5B）两种传感器的图像，光谱范围从可见光到短波及中波红外，具有从紫外到长波红外的330个光谱波段，空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理，去除了无效波段和水汽吸收波段，保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究，还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法，比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
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China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
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De-Solar Dataset
De-Solar Dataset是一个基于无人机的高质量数据集，用于支持太阳能光伏系统中的障碍物定位和性能评估。它包含超过3,500张手动标记的图像，拍摄高度在15到50英尺之间，每张图像都标注了常见表面障碍物的多边形掩码，如树枝、泥土、树叶、鸟粪和纸张。除了图像数据外，数据集还包括时间戳对齐的电压读数与环境元数据，能够详细分析特定障碍物如何影响面板性能。数据集位于De-Solar Dataset文件夹中，并分为以下组件：Voltage_Data/（包含图像路径、电压读数和环境变量的Excel文件）、Original/（包括原始无人机图像、对应的标注JSON文件和分割掩码）、Cropped_Folder/（包含从原始图像中提取的太阳能电池板的裁剪图像，用于模型训练）、Ground_Folder/（包含数据集中的地面图像）、SolarPV/（包含Solarformer++的数据集）。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。
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OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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