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？
清远市连州市国土资源局办件过程公开信息|政务服务数据集|数据开放数据集
收藏开放广东2023-10-21 更新2024-02-29 收录
下载链接：
https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据包含了2021年的清远市连州市国土资源局办件过程公开信息，数据项包含办理部门名称、办件编号、环节开始时间等。根据《广东政务服务网办件过程数据采集规范》规则进行数据清洗整理，汇聚政务服务办件受理数据，用于开放广东向公众开放。
提供机构：
清远市
创建时间：
2023-01-02
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
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录
PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
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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
danaroth/whu_hi
WHU-Hi数据集（武汉无人机载高光谱图像）由武汉大学RSIDEA研究组收集和共享，可作为精确作物分类和高光谱图像分类研究的基准数据集。该数据集包含三个独立的无人机载高光谱数据集：WHU-Hi-LongKou、WHU-Hi-HanChuan和WHU-Hi-HongHu，均在中国湖北省的农业区域采集。这些数据集通过安装在无人机平台上的Headwall Nano-Hyperspec传感器获取，具有高空间分辨率（H2图像）。数据集预处理包括辐射校准和几何校正，使用仪器制造商提供的HyperSpec软件进行处理。每个数据集都包含了详细的采集时间、天气条件、传感器信息、飞行高度、图像尺寸、波段数量和空间分辨率等信息，并提供了不同作物类别的样本数量。
hugging_face 收录
中国1千米分辨率逐日全天候地表土壤水分数据集（2003-2024）
(1、2025年5月19日对V2.0版本进行了最新更新，本次更新将数据集覆盖时段延伸至2024年年末。 2、2023年5月数据更新提示：本数据集的V2.0版本目前已经更新至2022年底，同时填补了2011年10月至2012年6月的空白时段，V2.0版本整体估算结果与V1.0原始版本相同，已下载的V1.0版本数据亦可放心使用，详情请参阅附件"2023年5月数据更新说明.pdf"。) 地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 cm3/cm3到0.056 cm3/cm3之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
国家青藏高原科学数据中心 收录