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Complete List of Checkers South Africa Locations|零售地理信息数据集|连锁超市数据集
收藏www.aggdata.com2025-03-25 收录
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https://www.aggdata.com/aggdata/complete-list-checkers-south-africa-locations
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This is a complete list of Checkers South Africa locations along with their geographical coordinates. Checkers is a grocery store chain that consistently offers customers savings as well as a range of specialty products including extra-matured Steakhouse Classic Steaks, free-range Certified Natural Lamb, award-winning cheese and wines from over 80 of South Africa’s leading estates. This data includes phone numbers and addresses for each location.\n
此数据集详尽列出了Checkers南非各分店的位置及其地理坐标。Checkers连锁超市一贯致力于为客户提供优惠的同时，提供一系列特色产品，包括熟成期超长的Steakhouse Classic牛排、放养认证的自然羊肉、荣获奖项的来自南非80多家领先酒庄的奶酪和葡萄酒。该数据集还包含了每个分店的电话号码和地址。
提供机构：
www.aggdata.com
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
LEVIR-CD
LEVIR-CD 是一个新的大规模遥感建筑变化检测数据集。引入的数据集将成为评估变化检测 (CD) 算法的新基准，尤其是基于深度学习的算法。 LEVIR-CD 由 637 个非常高分辨率（VHR，0.5m/像素）Google Earth (GE) 图像块对组成，大小为 1024 × 1024 像素。这些时间跨度为 5 到 14 年的双时相图像具有显着的土地利用变化，尤其是建筑增长。 LEVIR-CD涵盖别墅住宅、高层公寓、小型车库和大型仓库等各类建筑。在这里，我们关注与建筑相关的变化，包括建筑增长（从土壤/草地/硬化地面或在建建筑到新建筑区域的变化）和建筑衰退。这些双时相图像由遥感图像解释专家使用二进制标签（1 表示变化，0 表示不变）进行注释。我们数据集中的每个样本都由一个注释器进行注释，然后由另一个注释器进行双重检查以产生高质量的注释。完整注释的 LEVIR-CD 总共包含 31,333 个单独的变更构建实例。
OpenDataLab 收录
中国区域250米植被覆盖度数据集（2000-2024）
该数据集是中国区域2000至2024年月度植被覆盖度产品，空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成，每年12期，共299期。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，实现植被覆盖度计算。本产品去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域。其中，NDVI数据来源于国家青藏高原科学数据中心中国区域250米归一化植被指数数据集（2000-2024）产品。通过时空变化趋势分析检验法分析，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。该数据集能够为全国区域生态质量评价、重要生态空间调查评估等工作提供数据参考。
国家青藏高原科学数据中心 收录
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。
github 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录